[发明专利]一种车牌定位方法

权利要求书

1.一种车牌定位方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤S1,获取车辆图片；

步骤S2，根据所述车辆图片中车辆的颜色信息进行车牌定位，并输出第一图像块；

步骤S3，依次判断所述输出的第一图像块是否为车牌；

步骤S4，判断车牌数量是否大于预设的车牌数，若否，则执行步骤S5，若是，则执行步骤S7；

步骤S5，根据边缘的车牌定位法进行车牌定位，并输出第二图像块；

步骤S6，依次判断所述输出第二图像块是否为车牌；

步骤S7，根据目标检测的定位法进行精确的车牌定位。

2.根据权利要求1所述的车牌定位方法，其特征在于，所述步骤S2包括：

步骤S21,将获取的车辆图片进行滤波，将滤波后的图片的色彩空间由RGB转换成HSV；

步骤S22,将转换到HSV的图片进行直方图均衡化处理；

步骤S23,对处理后的图片进行二值化处理，生成对应的二值图像；

步骤S24,对所述二值图像进行形态学闭操作，然后提取该图像的所有轮廓；

步骤S25,对每个轮廓取最小外接矩形，然后根据车牌的倾斜角度和长宽比初步过滤一些不合格的候选车牌，最后对车牌的大小进行标准化处理，获取车牌。

3.根据权利要求2所述的车牌定位方法，其特征在于，所述对所述二值图像进行形态学闭操作，以联通相近的区域的步骤是将所述图像分成多个区域，其中不同的区域分别采用不同的闭操作参数以分别进行形态学闭操作。

4.根据权利要求1所述的车牌定位方法，其特征在于，所述步骤S5包括：

步骤S51,对获取的车牌图片进行高斯模糊化处理过滤干扰噪声；

步骤S52，对过滤后的图片进行灰度处理；

步骤S53，通过Sobel算子对灰度处理的图像分别提取水平与垂直边缘，获取车牌的边缘图像；

步骤S54，对获取的车牌边缘图像依次进行二值化、闭操作处理，然后提取所有轮廓；

步骤S55，对每个轮廓取最小外接矩形，同时根据车牌的倾斜角度和长宽比初步过滤一些不合格的候选车牌，然后对剩余候选车牌的大小进行标准化，获取车牌。

5.根据权利要求2所述的车牌定位方法，其特征在于，步骤S25包括:

对标准化后的图像进行仿射变换以保证得到的矩形是水平的，减小后续车牌判断与字符识别的难度。

6.根据权利要求4所述的车牌定位方法，其特征在于，步骤S55分别包括:

对标准化后的图像进行仿射变换以保证得到的矩形是水平的，减小后续车牌判断与字符识别的难度。

7.根据权利要求1所述的车牌定位方法，其特征在于，所述步骤S7包括：

步骤S71，对获取的车牌图片进行灰度化，得到灰度图像；

步骤S72，对所述灰度图像进行多级二值化，并对联通区域进行分析；

步骤S73，对联通区域取最小外接矩形，画出矩形的角点；

步骤S74,通过RANSAC算法进行拟合；

步骤S75，对拟合后的区域进行裁剪，获取车牌。

8.根据权利要求7所述的车牌定位方法，其特征在于，所述步骤S74包括：

随机选取一些角点，建立一模型，根据该模型测试剩余的点，如果测试的数据点在误差允许的范围内，则将该数据点判为有效点，否则判为噪点；

当有效点的数目如果达到了某个设定的阈值，则说明此次选取的这些数据点集达到了可以接受的程度，否则继续前面的随机选取点集后所有的步骤，不断重复此过程，直到找到选取的这些数据点集达到了可以接受的程度为止，此时得到的模型便可认为是对数据点的最优模型构建；

使用RANSAC算法对步骤S73中生成的角点进行拟合，找到上边界和下边界。