[發(fā)明專利]一種車牌傾斜矯正方法、裝置、計(jì)算機(jī)設(shè)備和存儲介質(zhì)

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 202010533348.2
• 申請日: 2020-06-12
• 公開（公告）號: CN111860492A
• 公開（公告）日: 2020-10-30
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 張灣灣;敦婧瑜;薛佳樂;李軼錕;江歆霆;王耀農(nóng)
• 申請（專利權(quán)）人: 浙江大華技術(shù)股份有限公司
• 主分類號: G06K9/32
• 分類號: G06K9/32
• 代理公司: 杭州華進(jìn)聯(lián)浙知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 33250
• 代理人: 張超

1.一種車牌傾斜矯正方法，其特征在于，所述方法包括：

對車牌圖像的擴(kuò)展區(qū)域進(jìn)行灰度處理，得到第一灰度圖像；

獲取所述第一灰度圖像的在第一方向的梯度圖像，計(jì)算所述梯度圖像的非零元素的均值，根據(jù)所述均值對所述梯度圖像進(jìn)行閾值處理，得到第二灰度圖像；

在第一方向上均分所述第二灰度圖像為第一部灰度圖像和第二部灰度圖像，確定所述第一部灰度圖像和所述第二部灰度圖像中每個像素點(diǎn)的累計(jì)代價(jià)，根據(jù)所述累計(jì)代價(jià)反向搜索最優(yōu)路徑，依據(jù)所述最優(yōu)路徑確定所述車牌圖像中車牌的邊框線以及所述邊框線的傾斜角度；

根據(jù)所述邊框線的傾斜角度矯正所述車牌圖像。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述方法，其特征在于，在所述第一方向?yàn)樗椒较虻那闆r下，所述方法包括：

獲取所述第一灰度圖像的在所述水平方向的水平梯度圖像，計(jì)算所述水平梯度圖像的非零元素的均值，根據(jù)所述均值對所述水平梯度圖像進(jìn)行閾值處理，得到所述第二灰度圖像；

在所述水平方向均分所述第二灰度圖像為上部灰度圖像和下部灰度圖像；

確定所述上部灰度圖像和所述下部灰度圖像中每個像素點(diǎn)的累計(jì)代價(jià)，根據(jù)所述累計(jì)代價(jià)反向搜索最優(yōu)路徑，依據(jù)所述最優(yōu)路徑確定所述車牌圖像中車牌的上邊框線和下邊框線，以及分別確定所述上邊框線傾斜角度和下邊框線的傾斜角度。

3.根據(jù)權(quán)利要求1或2所述方法，其特征在于，第一方向?yàn)樗椒较虻那闆r下，根據(jù)所述累計(jì)代價(jià)反向搜索最優(yōu)路徑包括：

根據(jù)所述累計(jì)代價(jià)創(chuàng)建索引矩陣，其中，所述索引矩陣記錄所述累計(jì)代價(jià)最小值的點(diǎn)來自前一列的坐標(biāo)位置；

找出所述累計(jì)代價(jià)中最后一列累計(jì)代價(jià)最小的點(diǎn)，查找所述索引矩陣中前一列累計(jì)代價(jià)最小的點(diǎn)，確定所述最小的點(diǎn)對應(yīng)的像素點(diǎn)，依次反向推倒至第一列，在所述推倒的過程中，確定的所述像素點(diǎn)的坐標(biāo)為所述最優(yōu)路徑上的各點(diǎn)坐標(biāo)。

4.根據(jù)權(quán)利要求2所述方法，其特征在于，所述確定所述上邊框線傾斜角度和下邊框線的傾斜角度之后，所述方法包括：

獲取所述水平方向矯正后的第一灰度圖像后,獲取所述第一灰度圖像在垂直方向的垂直梯度圖像，計(jì)算所述垂直梯度圖像的非零元素的均值，根據(jù)所述均值對所述垂直梯度圖像進(jìn)行閾值處理，得到第三灰度圖像；

在所述垂直方向四均分所述第二灰度圖像，選取最左邊部分作為左部灰度圖像，選取最右邊部分作為右部灰度圖像；

確定所述左部灰度圖像和所述右部灰度圖像中每個像素點(diǎn)的累計(jì)代價(jià)，根據(jù)所述累計(jì)代價(jià)反向搜索最優(yōu)路徑，依據(jù)所述最優(yōu)路徑確定所述車牌圖像中車牌的左邊框線和右邊框線，以及分別確定所述左邊框線傾斜角度和右邊框線的傾斜角度。

5.根據(jù)權(quán)利要求4所述方法，其特征在于，根據(jù)所述累計(jì)代價(jià)反向搜索最優(yōu)路徑包括：

根據(jù)所述累計(jì)代價(jià)創(chuàng)建索引矩陣，其中，所述索引矩陣記錄所述累計(jì)代價(jià)最小值的點(diǎn)來自前一行的坐標(biāo)位置；

找出所述累計(jì)代價(jià)中最后一行累計(jì)代價(jià)最小的點(diǎn)，查找所述索引矩陣中前一行累計(jì)代價(jià)最小的點(diǎn)，確定所述最小的點(diǎn)對應(yīng)的像素點(diǎn)，依次反向推倒至第一行，在所述推倒的過程中，確定的所述像素點(diǎn)的坐標(biāo)為所述最優(yōu)路徑上的各點(diǎn)坐標(biāo)。

6.根據(jù)權(quán)利要求1所述方法，其特征在于，所述依據(jù)所述最優(yōu)路徑確定所述車牌圖像中車牌的邊框線以及所述邊框線的傾斜角度包括：

依次記錄所述最優(yōu)路徑上各點(diǎn)的傾斜角度，對所述各點(diǎn)的傾斜角度進(jìn)行排序，選取所述排序的與中位數(shù)對應(yīng)的角度值，作為所述邊框線的傾斜角度。

7.根據(jù)權(quán)利要求6所述方法，其特征在于，選取所述排序的與中位數(shù)對應(yīng)的角度值之后，所述方法包括：

計(jì)算所述最優(yōu)路徑上所述中位數(shù)前后預(yù)設(shè)數(shù)量個點(diǎn)的角度均值作為參考角度；

依次遍歷所述最優(yōu)路徑上的每個點(diǎn)，所述每個點(diǎn)的角度和所述參考角度之差在預(yù)設(shè)角度范圍之外，則矯正當(dāng)前點(diǎn)的縱坐標(biāo)，將所述參考角度值作為所述當(dāng)前點(diǎn)的傾斜角度。