Фон
Для моего окончательного проекта в университете я разрабатываю приложение для регистрации номерного знака. Я считаю себя промежуточным программистом, однако в моем математическом знании нет ничего выше средней школы, что делает производство правильных формул более сложным, чем это, вероятно, должно быть.
Я потратил много времени на изучение научных статей, таких как:
- Обнаружение лицензионных номеров транспортных средств в изображениях
- Обнаружение надежной дисковой памяти с использованием полезности изображения
- Локальное улучшение изображения автомобиля для обнаружения номерной подписки
Когда дело доходит до математики, я теряюсь. Из-за этого тестирования различные графические изображения оказались результативными, например:
к
Однако этот подход работал только на этом конкретном изображении, и если бы методы были применены к разным изображениям, я уверен, что произойдет меньшее преобразование. Я читал о формуле, называемой "преобразованием морфологии нижней шляпы", которая делает следующее:
В основном, преобразование сохраняет все темные детали изображения и устраняет все остальное (в том числе большие темные области и светлые области).
Я не могу найти много информации об этом, однако изображение в документации в конце отчета показывает его эффективность.
Другие ограничения
- Разработка в С#
- Ограничение проекта только на регистрационных таблицах Великобритании
- Я могу выбрать изображения для преобразования в качестве демонстрации
Вопрос
Мне нужен совет о том, какие методы трансформации я должен сосредоточить на разработке, и какие алгоритмы могут мне помочь.
РЕДАКТИРОВАТЬ: Новая информация, присутствующая на Продолжение - Обнаружение номерного знака автомобиля