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公开(公告)号：CN107527056A
公开(公告)日：2017-12-29
申请号：CN201710780778.2
申请日：2017-09-01
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明提供了一种基于粗定位车牌的字符分割方法。该方法能自动判断出车牌是否完整，并能在车牌完整的基础上实现精准字符分割。首先挑选出二值车牌图像中能框出独立字符且不存在干扰的最佳独立连通区域外接矩形，将其宽度与其余连通区域的外接矩形宽度形成特征映射关系，建立训练库。利用训练库学习得到测试二值车牌的理论字符宽度，并以此调整每个连通区域的外接矩形尺寸，得到粗分割结果，接着直接对粗分割结果进行识别，挑选出识别置信度最高的字符。通过识别置信度最高字符的中心位置判断其在车牌中所处的位置，以此确定不同位置字符的中心点，以实际字符宽度向左右扩展，即可得到每个字符精准的分割结果。
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公开(公告)号：CN107527056B
公开(公告)日：2020-07-03
申请号：CN201710780778.2
申请日：2017-09-01
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明提供了一种基于粗定位车牌的字符分割方法。该方法能自动判断出车牌是否完整，并能在车牌完整的基础上实现精准字符分割。首先挑选出二值车牌图像中能框出独立字符且不存在干扰的最佳独立连通区域外接矩形，将其宽度与其余连通区域的外接矩形宽度形成特征映射关系，建立训练库。利用训练库学习得到测试二值车牌的理论字符宽度，并以此调整每个连通区域的外接矩形尺寸，得到粗分割结果，接着直接对粗分割结果进行识别，挑选出识别置信度最高的字符。通过识别置信度最高字符的中心位置判断其在车牌中所处的位置，以此确定不同位置字符的中心点，以实际字符宽度向左右扩展，即可得到每个字符精准的分割结果。
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