AutomatickÃ© rozpoznÃ¡vanie Å PZ motorovÃ½ch vozidiel v ... - Utc.sk

More documents

Recommendations

Info

3.3.1.2 Rozšírenie hrán rámiku ŠPZ V dôsledku nedokonalostí značek ŠPZ, akými sú splývania znakov ŠPZ s orámovaním je potrebné spájať čiastkové elementy jednotlivých značiek. Nevýhodou tohoto kroku je, že ak je z pravej, alebo ľavej strany značky oblasť so svetlou intenzitou jasu dôjde k splynutiu tejto oblasti s oblasťou značky. Preto sa pristúpilo ku kroku, ktorým je rozšírenie hrán rámiku ŠPZ. Postup, ktorým sa docielilo tohoto účinku je nasledovný. Pôvodná binárna matica obrázku sa prevedie na opačnú. To znamená, binárna jednotka bude nulou a naopak. Následne pomocou funkcie, ktorá je založená na zmene nulových pixelov v okolí jednotkových na jednotkové s tým, že smer aj počet sa manuálne definuje, upravia sa všetky svetlé miesta tak, že sa pridá do všetkých strán niekoľko pixelov jednotkovej hodnoty. Takto upravená binárna matica sa opätovne prevedie naspať na opačnú ,avšak zdrojovú s rozšírenými hranami. Obr. 3.7 Zobrazuje jednotlivé kroky rozšírenia hrán, a)pôvodný binárny obrázok b)prevod obrázku na opačný 1-0, c)roztiahnutie hrán, d)spätný prevod 36
3.3.1.3 Úprava matice vhodnej na odpočet Z takto zí<strong>sk</strong>anej matice sa odstránia všetky malé objekty. Zí<strong>sk</strong>aná matica sa odráta od pôvodnej matice obrázku. Na výslednej matici zostanú len objekty, ktoré sú veľké približne ako značka ŠPZ a menšie. Obr. 3.8 Demonštruje kroky odpočtu, a)pôvodný binárny obrázok, b)obrázok na odpočet, c)výsledný obrázok po odpočte 3.3.1.4 Po odpočte odstránenie miniatúrnych oblastí Z dôvodu pokračujúceho procesu sa muselo pristúpiť na odseparovanie nepotrebných oblastí. Jedným zo spôsobov ako to dosiahnúť, je využitie funkcie na odstránenie oblastí, ktorých súčet pixelov je menší ako dopredu definovaná hodnota. Preto pred zlučovaním čiastkových objektov sa pristúpi k odstráneniu malých oblastí, ktorých súčet sa rovná menej ako tretina ŠPZ. 37
Page 1 and 2: Automatické rozpoznávanie ŠPZ mo
Page 3 and 4: Žilinská univerzita v Žiline, El
Page 5 and 6: 2.2 Metódy selekcie znakov ŠPZ mo
Page 7 and 8: Obr. 3.7 Zobrazuje jednotlivé krok
Page 9 and 10: Úvod Z dôvodu nových technologic
Page 11 and 12: 1 Teoretické spracovanie problemat
Page 13 and 14: ∞ ∫ −∞ I( f ( x)) = F( u) =
Page 15 and 16: vzdialenosťou r od počiatku v sme
Page 17 and 18: Používajú sa polynómy stupňa m
Page 19 and 20: Prahovanie s jedným prahom možno
Page 21 and 22: Spätná projekcia vstupných bodov
Page 23 and 24: Na spájanie oblastí sa používaj
Page 25 and 26: N ⎛ = S ⎜∑ ⎝ w x i i i= y 1
Page 27 and 28: Gramatika predstavuje množinu prav
Page 29 and 30: • Pri prevode RGB poprípade Gray
Page 31 and 32: Obr. 2.2 Segmentácia znakov pomoco
Page 33 and 34: Ďalšími počítanými výrazmi p
Page 35 and 36: Obr. 2.6 Zovšeobecnený vektorový
Page 37 and 38: Obr. 2.10 Zovšeobecnená viacvrstv
Page 39 and 40: 3 Praktická realizácia programu n
Page 41 and 42: 3.2.2 Zaistenie dostatočného mno
Page 43: sa jedná o tmavé, alebo svetlé a
Page 47 and 48: 3.3.1.6 Odstránenie malých oblast
Page 49 and 50: a) b) Obr. 3.14 Názornosť funkcie
Page 51 and 52: 3.4 Verifikácia a selekcia ŠPZ Je
Page 53 and 54: 3.4.2.1 Prvá časť verifikátoru
Page 55 and 56: a) b) Obr. 3.22 Výrez stredného r
Page 57 and 58: Obr. 3.25 Prevod RGB značky na zá
Page 59 and 60: 3.4.3 Preprocesing OCR (Separácia
Page 61 and 62: Záver: Podstatou tejto práce bolo
Page 63 and 64: Prílohová časť Táto časť sa
Page 65: Poďakovanie Moje poďakovanie patr

AutomatickÃ© rozpoznÃ¡vanie Å PZ motorovÃ½ch vozidiel v ... - Utc.sk

You also want an ePaper? Increase the reach of your titles

Delete template?

Save as template?