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나는 차량 플레이트에서 캐릭터의 세분화를하고 싶다. 템플릿 매칭으로 인식 할 수있다.
그러나 이미지 처리에서 몇 가지 기본 단계를 수행하면 출력 이미지에 테두리가 생겨 테두리가 다른 문자로 감지됩니다.
해결 방법 ?? 문자matlab에서 문자 인식을위한 가장자리의 테두리를 삭제하는 방법은 무엇입니까?
original image http://www.plateshack.com/y2k/Indonesia/bandung,west_java.jpg
되고 여기
% Resizing the image keeping aspect ratio same.
citra=imresize(citra,[400 NaN]);
% Converting the RGB (color) image to gray (intensity).
citra_bw=rgb2gray(citra);
citra_bw= imclearborder(citra_bw);
imshow(citra_bw);
% Median filtering to remove noise.
citra_filt=medfilt2(citra_bw,[5 5]);
se=strel('disk',3);
% Dilating the gray image with the structural element.
citra_dilasi=imdilate(citra_filt,se);
% Eroding the gray image with structural element.
citra_eroding=imerode(citra_filt,se);
% Morphological Gradient for edges enhancement.
citra_edge_enhacement=imsubtract(citra_dilasi,citra_eroding);
imshow(citra_edge_enhacement);
% Converting the class to double.
citra_edge_enhacement_double=mat2gray(double(citra_edge_enhacement));
% Convolution of the double image f
citra_double_konv=conv2(citra_edge_enhacement_double,[1 1;1 1]);
% Intensity scaling between the range 0 to 1.
citra_intens=imadjust(citra_double_konv,[0.5 0.7],[0 1],0.1);
% Conversion of the class from double to binary.
% Eliminating the possible horizontal lines
% from the output image of regiongrow
% that could be edges of license plate.
citra_logic=logical(citra_intens);
citra_line_delete=imsubtract(citra_logic,(imerode(citra_logic,...
strel('line',50,0))));
% Filling all the regions of the image.
citra_fill=imfill(citra_line_delete,'holes');
% Thinning the image to ensure character isolation.
citra_thinning_eroding=imerode((bwmorph(citra_fill,'thin',1)),...
(strel('line',3,90)));
%Selecting all the regions that are of pixel area more than 100.
citra_final=bwareaopen(citra_thinning_eroding,125);
imshow(citra_final);
원본 이미지이다 : 여기
내 코드
나는 어떤 국경을 가리키는 지 이해하지 못합니다. D 또는 G 주위의 것, 또는 다른 것? – Marcin
예, arround D 및 G –
간단히 말하면. 당신의 형태학적인 진술 'imerode'와 'imdialate'는 이익보다 해를 끼치는 것처럼 보입니다. 이러한 함수의 필요성을 재평가하고 sauvola 또는 로컬 적응 임계 값과 같은 타일링 된 임계 값 방법을 사용해보십시오. 필요한 경우이 단계 후에 수정을 수행하십시오. –