reconocimiento de matrículas usando AForge.Net

Question

Actualmente estoy haciendo un proyecto para la "Detección automático de matrículas y El reconocimiento" y estoy usando AForge.Net; he usado un algo sencillo; aunque no es muy eficiente, pero se cumple mis requisitos. he calculado altura, anchura y altura a anchura (altura / anchura) relación de más de matrícula 40 del coche; Busqué los rectángulos en la imagen que se encuentran en el rango de altura, anchura y altura a anchura; ahora con esto que soy capaz de detectar la número de matrícula para la mayoría de las imágenes, pero el problema es que junto con la placa de matrícula; estoy consiguiendo algunos otros rectángulos; que también mentiras en el intervalo de relación altura / anchura; Ahora quiero diferenciar entre el rectángulo que contiene la placa de número y los rectángulos sin la número de placa; [En realidad estoy recortar los rectángulos y almacenarlos en mapas de bits] ahora tengo 2 soluciones para resolver esto, pero no sé cómo ponerlas en práctica.

i. Puedo hacer una suposición de que el fondo de la placa de matrícula es de color blanco (que es no es cierto siempre, pero que funciona para la mayoría de los casos (estoy listo para el trafeoffs)); mi pregunta es que ¿hay alguna incorporada método en el que Aforge.Net puede buscar el fondo blanco de una imagen; o ¿Cómo puedo encontrar que el imagen dada tiene el fondo blanco ?? [Si una imagen tiene un fondo blanco a continuación, se trata de una placa de número demás no]

ii. otra opción es detectar los caracteres de la imagen; cualquier imagen que contiene caracteres [podemos suponer que debe haber al menos 4 caracteres; por lo que debemos buscar en una imagen que si tiene 4 o más de 4 caracteres, entonces es una placa de número demás no]; Entonces, ¿hay cualquier método disponible en AForge que puede ser útil en este caso, es decir que puede buscar caracteres; si no, ¿cómo puedo buscar en los personajes a través de una imagen ...?

¿Hay alguna otra opción; distinto de los dos anteriormente ??

Si por encima de 2 implementaciones; hay una solución en emguCV, incluso entonces no me hizo saber; que pueda hacer una parte del trabajo con emguCV también.

PLZ me responda pronto como este es mi proyecto de la universidad; y ahora sólo un poco de tiempo que queda ...

lo que respecta usama

Answer 1

Girar el rhonmbus en un rectángulo, dividir el rectángulo en 4x8. Calcule luminence mediana en cada rectángulo y ajuste de curva de conjunto de datos conocida.

Ejecutar un Guassian sobre la imagen, antes de calcular la luminancia normalizada para dar cuenta de pegatinas y los rasguños y las anomalías de la cámara. Desaturate y cuantización en 4 niveles más o menos, el color más claro en la imagen será 0 el más oscuro es 100.