计算车牌定位的垂直梯度

Question

我是 MATLAB 新手，正在尝试实现车牌本地化的以下步骤：

这是我目前的进展。

代码：

[rows,cols] = size(img);
image_gradient = zeros(rows,cols);

for i =1:1:rows
    for j =1:1:cols-1
        image_gradient(i,j) = abs( img(i,j+1) - img(i,j) );
    end
end

figure,imshow(image_gradient);title('Gradient');

输出：

如果有人能指导我在这里做错了什么，我将不胜感激。

Answer 1

首先，您应该了解照明是背后的痛苦。当你不断学习新算法时，你就会明白这一点。

查看您的第一组图像，您可以看到盘子是图像的一个突出部分。车牌的设计是为了在字符和背景之间形成这种对比。此外，整个背景相当平滑。当您查看底部的图像时，会有很多伪影和强烈的强度过渡，这应该可以解释为什么您的渐变是嘈杂的。

您实际上要做的是使用类似于[-1 1] 的过滤器进行过滤操作（或卷积）。查找matlab函数conv2和filter。

为了减少噪音，您应该与梯度一起执行平均操作。这将降低对噪声的敏感性。所以你的最终过滤器看起来像这样[-1 1;-1 1;-1 1]。如果您正在尝试其他复杂的过滤器，请确保您的过滤器值已标准化。

使用建议的方法检测车牌并不容易。它绝对应该让你开始。但是您确实需要开始阅读更多算法。