车牌图像匹配

Question

我想匹配两张牌照图片，下面给出的样本图片

这两个牌照属于同一车辆，因此他们应该给予匹配。 在这些图像中可能存在缩放和轻微旋转，也只有原始的一部分可以如示例中给出的那样可见。 如果车牌属于不同的车辆算法应该说它是不同的。

这是做这个的最佳算法？

Answer 1

坦率地说，这是一个非常重要的问题。

列举一些明显的选项：

• 实施众多字符识别软件之一，并且 获取字符串，然后搜索子字符串 在另一个字符串中。
• 对于缩放几乎没有差异的图像 级别，使用边缘检测过滤器，如canny边缘检测， 增强图像，然后使用ICP（迭代最近点），让 每个边缘像素为最近的边缘像素提供矢量 其他图像，具有相似的值。这通常会对齐图像 它们足够相似。最后的分数告诉你他们有多相似 是
• 对于非常大的缩放级别，请使用多次旋转和缩放 假设，并为每个，缩放图像并做互相关 这两个图像。选择提供的假设 坐标与最佳相关性，并使用点 相关性，作为x和y偏移量。相关的价值 告诉你你的健康状况有多好......

已经为图像拟合生成了许多其他更智能的算法。但是，你有更大的问题。 您提供的两个示例图像并未显示整个牌照，因此您无法比“匹配的可能性大于零”更好地说明，随着可见字符数量的增加，可能性的概率也会增加。一场比赛。

你可以争辩说，对车牌的小额赔偿也增加了可能性，在这种情况下，需要用互相关或类似的方法来评估比赛的可能性。

Answer 2

我建议您使用Features2D Framework中的openCV函数和Homography方法来处理缩放和旋转问题。具体来说，在Features2D中，有些类可能对您提取后detect the letter，extract和match your two templates提供帮助。