[发明专利]车牌角度校正方法、装置、设备和介质

说明书

本发明实施例公开了一种车牌角度校正方法，该方法包括：对车牌类型进行预先分类，基于车牌类型确定合适的车牌标准模板，简化了后续步骤及提高校正的准确性。然后确定目标二值化图像的水平倾斜角度，根据水平倾斜角度对目标二值化图像进行旋转，得到车牌图像的水平校正图像。再对水平校正图像进行投影，生成在每个投影角度上的投影波形图，根据投影波形图确定水平校正图像的垂直倾斜角度，根据垂直倾斜角度对水平校正图像进行垂直方向校正，得到车牌图像的校正图像。本发明能对车牌角度进行校正，可解决车牌角度较大导致的车牌识别错误问题。此外，还提出了车牌角度校正装置、计算机设备和存储介质。

技术领域

本发明涉及车牌校正技术领域，尤其是涉及车牌角度校正方法、装置、设备和介质。

背景技术

车牌是对各车辆的编号与信息登记，其主要作用是通过车牌可以知道该车辆的所属地区，也可根据车牌查到该车辆的主人以及该车辆的登记信息。

在对停车场、道路收费路口等位置的车辆进行远程管理时，需要拍摄车辆的车牌号，从而了解到车辆及车主信息。但由于受摄像机的拍摄角度、车辆行驶方向等因素的干扰，常常拍摄到的车牌号是倾斜的，而这就增加了无论是人为识别车牌号还是人工智能自动识别车牌号的难度，甚至也可能导致识别错误，因此在识别车牌号之前对车牌号的倾斜角度进行校正就显得十分重要。

发明内容

基于此，有必要针对上述问题，提供解决车牌图像存在倾斜的车牌角度校正方法、装置、设备和介质。

一种车牌角度校正方法，所述方法包括：

获取车牌图像，将所述车牌图像输入深度学习模型以确定所述车牌图像的车牌类型，对所述车牌图像进行二值化处理，根据所述车牌类型确定所述车牌图像的目标二值化图像；

对所述目标二值化图像进行连通域提取，对提取的连通域进行聚类处理，得到所述目标二值化图像中的若干个目标字符连通域，根据所述目标字符连通域确定所述目标二值化图像的水平倾斜角度，根据所述水平倾斜角度对所述目标二值化图像进行旋转，得到所述车牌图像的水平校正图像；

将所述水平校正图像进行投影，生成在每个投影角度上的投影波形图，根据所述投影波形图确定所述水平校正图像的垂直倾斜角度，根据所述垂直倾斜角度对所述水平校正图像进行垂直方向校正，得到所述车牌图像的校正图像。

在其中一个实施例中，所述将所述车牌图像输入深度学习模型以确定所述车牌图像的车牌类型，包括：

调整所述车牌图像的大小至目标尺寸，将大小调整后的车牌图像输入深度学习模型，提取所述车牌图像的背景颜色、字体颜色及单双层类型；

根据所述背景颜色、所述字体颜色及所述单双层类型确定所述车牌图像的车牌类型。

在其中一个实施例中，所述对所述车牌图像进行二值化处理，根据所述车牌类型确定所述车牌图像的目标二值化图像，包括：

对所述车牌图像进行局部阈值二值化处理，得到所述车牌图像对应的第一二值化图像；

对所述车牌图像进行全局阈值二值化处理，得到所述车牌图像对应的第二二值化图像；

获取所述车牌类型对应的标准二值化图像，将所述第一二值化图像及所述第二二值化图像提取连通域后，与车牌标准模板进行位置匹配，得到所述第一二值化图像的第一匹配度及所述第二二值化图像的第二匹配度；其中，所述车牌标准模板为根据国家车牌标准构建的与所述车牌类型匹配的位置模板；

将所述第一匹配度与所述第二匹配度中匹配度较大的作为所述目标二值化图像。

在其中一个实施例中，所述对所述目标二值化图像进行连通域提取，对提取的连通域进行聚类处理，得到所述目标二值化图像中的若干个目标字符连通域，包括：