【摘 要】
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为了解决行驶证识别困难、识别率低的问题,设计了一套基于OpenCV和Tesseract的行驶证检测和识别系统。首先,利用OpenCV中的高光抑制、图像增强和分块最大类间差法对行驶证进
【机 构】
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齐鲁工业大学（山东省科学院）电气工程与自动化学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(61877062)
论文部分内容阅读
为了解决行驶证识别困难、识别率低的问题,设计了一套基于OpenCV和Tesseract的行驶证检测和识别系统。首先,利用OpenCV中的高光抑制、图像增强和分块最大类间差法对行驶证进行图像预处理;然后,对图像采用透视变换并将行驶证内芯裁剪下来,经过局部高斯阈值分割,得到清晰的文字;最后,采用Tesseract训练样本并结合单字识别模式,降低了噪点和中英文混合的干扰。测试结果表明,该方法结合优化策略的长短时记忆网络(LSTM)的识别正确率能达到94.1%。
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