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在分析 Sobel 算子和颜色分割定位算法的基础上,针对 Sobel 算子在复杂背景及垂直边缘交错场景下定位效果不佳,以及颜色分割定位在车牌与车身颜色接近时导致无法分割的问题,提出了基于 HSV 颜色空间的颜色分割与 Sobel 算子相结合的车牌定位方法。 通过将 RGB 颜色空间转为 HSV 颜色空间先进行颜色分割定位,当光照不均或车牌与车身颜色接近导致颜色定位失败时,再利用 Sobel 算子进行二次定位,并将获取的候选车牌送到已经训练好的 SVM 分类器模型,从而实现对车牌的精确定位。 实验结果表明,与单纯的颜色分割定位和 Sobel 算子定位相比,该方法能进一步提高车牌定位的精度,并且在光照不均、车牌与车身颜色相近以及复杂场景下,都具有很强的适应性和鲁棒性。

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《基于颜色分割与 Sobel 算子相结合的车牌定位》

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文件号：062714

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