【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及图像处理技术，特别是涉及一种基于复杂全景图的。
技术介绍
随着经济与交通的迅速发展导致机动车辆大幅地增加，对机动车辆的监测管理是目前面临的问题之一。而车牌号是机动车的重要标识，机动车车牌号(简称为车牌)定位和识别技术广泛地应用在收费站、停车场等各种场合，以实现机动车辆的自动监控和管理，其极大地节约了人力和物力。其中，车牌定位技术是车牌识别技术的关键步骤，只有准确地定位了车牌的位置所在，才能够准确地识别车牌。目前现有的主要有基于灰度纹理特征的和基于小波变换的。其中，基于灰度纹理特征的利用了车牌区域边缘纹理比较丰富的特性，其对灰度图像进行二值化后，计算灰度图像的边缘图像，再通过设定的阈值对边缘图像进行二值化，然后经过一定的形态学操作，提取联通区域以作为车牌区域。而基于小波变换的，是利用车牌区域小波高频信号比较强烈的特性，将图像经过二维小波变换，变成低频信号、水平高频信号、垂直高频信号、对角高频信号四个子图像。然后经过一定的操作，增强变换后的垂直高频信号，而削弱其他方向的高频信号，利用区域生成法找到图像中垂直高频信号的集中区域，其即为车牌区域。但是，现有...
【技术保护点】
一种车牌定位方法，其特征在于，所述车牌定位方法包括：步骤S1：对采集的全景图进行颜色检测，并提取所述全景图中的指定颜色的区域以作为车牌候选区域；步骤S2：提取所述车牌候选区域的边缘特征，利用所述边缘特征分割所述车牌候选区域，以生成车牌候选区域集；步骤S3：对所述车牌候选区域集中的车牌候选区域进行倾斜角度矫正操作；?步骤S4：对所述车牌候选区域集的每一个车牌候选区域进行验证以剔除非车牌区域，从而筛选出车牌区域。
【技术特征摘要】
【专利技术属性】
技术研发人员：邓海峰，李保利，
申请(专利权)人：腾讯科技深圳有限公司，
类型：发明
国别省市：
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