Simulation conditions: The simulati

Simulation conditions: The simulation conditions
considered during the simulation of the presented scheme
are as follows.
i). Input image must have a recognized format i.e.
(.jpg, .tif, .png, .gif etc).
ii). Input image must not be captured totally in front of
camera i.e. not at a great angle to the camera.
iii). The number plate must not be captured in rotated
direction.
In this paper work a scheme is presented for the
automatic number plate recognition. All the simulation has
been performed on MATLAB R2013a using generalized
MATLAB toolbox and image processing toolbox. The
elements such as noise or environmental changes play an
intruding role in license plate verification. These factors can
make the extracted region of the image incomplete. The
recovery stage is applied to reconstruct the license plate
image before the recognition step is taken. A typical
algorithm used for the recovery process is vertical intensity
projection, by which the average width and height of
alphanumeric characters in the segment are measured, and
according to this information, the whole plate is recovered.
A data set of 7 number plate images has been taken for
evaluation of performance of proposed algorithm as shown
in table1. Although, there are many steps from inputting of
image to number extraction. These steps are shown by
figures below. Fig.4. shows the original input test image.
Fig.5. is the snapshot of number plate after morphological
operations, binarization and thresholding. Fig.6. is the
snapshot of number plate with boundary on selected region
for segmentation. Fig.7. shows segmented alphanumeric and
characters present on the number plate. After this process,
segmented numbers and characters will be tested for
recognition purpose. Table1 is showing number plates with
their respective segmented characters and numbers. Also,
final message box containing a string comprised of an
alphanumeric number.
Fig.4. Capturing of input image.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

จำลองสภาพ: สภาพการจำลองพิจารณาในระหว่างการจำลองแบบแผนนำเสนอมีดังนี้i) การป้อนข้อมูลภาพต้องมีรูปแบบเป็นที่ยอมรับเช่น(.jpg, .tif, .png, .gif เป็นต้น)ii) การป้อนข้อมูลต้องไม่จับภาพได้ทั้งด้านหน้ากล้องที่มุมกล้องดีเช่นไม่iii) แผ่นหมายเลขต้องไม่จับภาพในการหมุนทิศทางในงานนี้กระดาษ แสดงโครงร่างสำหรับการจดจำแผ่นหมายเลขอัตโนมัติ มีการจำลองการดำเนินการใน MATLAB R2013a ใช้ทั่วไปMATLAB กล่องเครื่องมือและเครื่องมือการประมวลผลภาพ การองค์ประกอบต่าง ๆ เช่นเสียงรบกวน หรือสิ่งแวดล้อมเปลี่ยนเล่นการบุกรุกเข้าไปในการตรวจสอบแผ่นป้ายทะเบียน ปัจจัยเหล่านี้สามารถทำให้ภูมิภาคแยกภาพไม่สมบูรณ์ การขั้นตอนการกู้คืนใช้สร้างแผ่นป้ายทะเบียนภาพก่อนดำเนินการขั้นตอนการรู้จำ แบบทั่วไปอัลกอริทึมที่ใช้สำหรับการกู้คืนเป็นแนวเข้มฉาย ซึ่งค่าเฉลี่ยความกว้างและความสูงวัดอักษรในเซ็กเมนต์ และตามข้อมูลนี้ แผ่นทั้งหมดจะถูกกู้คืนนำรูปแผ่นหมายเลขในชุดข้อมูลสำหรับการประเมินประสิทธิภาพของอัลกอริธึมเสนอตามใน table1 ถึงแม้ว่า มีหลายขั้นตอนจากใส่ของภาพเพื่อแยกหมายเลข แสดงโดยขั้นตอนเหล่านี้ตัวเลขด้านล่าง Fig.4 แสดงภาพต้นฉบับที่เข้าทดสอบFig.5. เป็นภาพรวมของหมายเลขแผ่นหลังสัณฐานการดำเนินงาน binarization และ thresholding Fig.6 เป็นการภาพรวมของขอบเขตบนพื้นที่เลือกจานหมายเลขสำหรับแบ่ง Fig.7 แสดงแบ่งส่วนอักษร และอักขระที่มีอยู่ในแผ่นหมายเลข หลังจากกระบวนการนี้แบ่งตัวเลขและอักขระจะถูกทดสอบสำหรับการรู้จำวัตถุประสงค์ Table1 แสดงจานหมายเลขกรรมสิทธิ์แบ่งส่วนตัวและตัวเลข ยังกล่องข้อความสุดท้ายที่ประกอบด้วยสายอักขระที่ประกอบด้วยการหมายเลขตัวอักษรFig.4. Capturing ป้อนข้อมูลภาพ

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

เงื่อนไขการจำลอง: เงื่อนไขการจำลอง
การพิจารณาระหว่างการจำลองของโครงการที่นำเสนอนั้น
มีดังนี้.
i) ภาพที่นำเข้าจะต้องมีรูปแบบที่ได้รับการยอมรับคือ
(.jpg, .tif, .png, .gif ฯลฯ ).
ii) ภาพที่นำเข้าจะต้องไม่ถูกจับโดยสิ้นเชิงในด้านหน้าของ
เช่นกล้องไม่ได้อยู่ที่มุมที่ดีกับกล้อง.
iii) จำนวนแผ่นจะต้องไม่ถูกบันทึกในหมุน
ทิศทาง.
ในกระดาษนี้ทำงานโครงการที่จะนำเสนอสำหรับ
การรับรู้หมายเลขทะเบียนอัตโนมัติ ทั้งหมดจำลองได้
รับการดำเนินการใน MATLAB R2013a ใช้ทั่วไป
กล่องเครื่องมือ MATLAB และกล่องเครื่องมือประมวลผลภาพ
องค์ประกอบเช่นเสียงหรือการเปลี่ยนแปลงด้านสิ่งแวดล้อมเล่น
บทบาทในการตรวจสอบการบุกรุกแผ่นป้ายทะเบียน ปัจจัยเหล่านี้อาจ
ทำให้ภูมิภาคสกัดของภาพที่ไม่สมบูรณ์
ขั้นตอนการกู้คืนถูกนำไปใช้เพื่อสร้างแผ่นป้ายทะเบียน
ภาพก่อนขั้นตอนการรับรู้จะได้รับ โดยทั่วไป
ขั้นตอนวิธีการที่ใช้ในการกู้คืนคือความเข้มในแนวตั้ง
ประมาณการโดยที่กว้างเฉลี่ยและความสูงของ
ตัวอักษรและตัวเลขในส่วนที่มีการวัดและ
ตามข้อมูลนี้แผ่นทั้งมีการกู้คืน.
ชุดข้อมูลของภาพแผ่นที่ 7 จำนวนมี รับการดำเนินการสำหรับ
การประเมินผลการปฏิบัติงานของอัลกอริทึมที่นำเสนอตามที่แสดง
ใน table1 แม้ว่าจะมีหลายขั้นตอนจากการป้อนของ
ภาพเพื่อสกัดจำนวน ขั้นตอนเหล่านี้จะเห็นได้จาก
ตัวเลขด้านล่าง Fig.4 แสดงให้เห็นภาพการทดสอบการป้อนข้อมูลเดิม.
Fig.5 เป็นภาพรวมของจำนวนแผ่นหลังก้าน
ดำเนินงาน Binarization และกำหนดเกณฑ์ขั้นต่ำ Fig.6 เป็น
ภาพรวมของแผ่นป้ายทะเบียนกับเขตแดนในพื้นที่ที่เลือก
สำหรับการแบ่งส่วน Fig.7 แสดงให้เห็นตัวอักษรและตัวเลขแบ่งและ
ตัวอักษรที่อยู่บนป้ายทะเบียน หลังจากขั้นตอนนี้
ตัวเลขและตัวอักษรที่แบ่งกลุ่มจะมีการทดสอบสำหรับ
วัตถุประสงค์ในการรับรู้ ตารางที่ 1 แสดงจำนวนแผ่นที่มี
ตัวละครที่แบ่งกลุ่มของตนและหมายเลข นอกจากนี้
กล่องข้อความสุดท้ายที่มีสตริงประกอบด้วย
ตัวเลขตัวอักษรและตัวเลข.
Fig.4 การจับภาพที่นำเข้า

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

เงื่อนไข : สถานการณ์จำลองการพิจารณาในระหว่างการจำลองเสนอโครงการมีดังนี้ฉัน ) ใส่รูปต้องมีการยอมรับรูปแบบเช่น( . JPG , TIF , PNG , GIF ฯลฯ )2 ) ใส่รูปไม่ต้องถูกจับทั้งหมดในด้านหน้าของกล้อง ( ไม่ใช่มุมที่ดีกับกล้อง3 ) หมายเลขทะเบียน ไม่ต้องถูกจับในหมุนได้ทิศทางในกระดาษนี้ทำงานโครงการที่นำเสนอสำหรับจำหมายเลขทะเบียนอัตโนมัติ ทั้งหมดจำลองได้ได้รับการ r2013a Matlab ใช้ทั่วไปโปรแกรมเครื่องมือและการประมวลผลเครื่องมือรูปภาพ ที่องค์ประกอบต่างๆ เช่น เสียง หรือ การเปลี่ยนแปลงของสิ่งแวดล้อมเล่นรบกวน บทบาทในการตรวจสอบทะเบียนรถ ปัจจัยเหล่านี้สามารถให้แยกพื้นที่ของภาพที่ไม่สมบูรณ์ ที่ขั้นตอนการกู้คืนจะใช้เพื่อสร้างแผ่นป้ายทะเบียนภาพก่อนการรับรู้ขั้นนำ โดยทั่วไปขั้นตอนวิธีที่ใช้สำหรับกระบวนการกู้คืนมีความเข้มในแนวตั้งฉาย ซึ่งค่าเฉลี่ยของความกว้างและความสูงของตัวอักษรและตัวเลขในส่วนที่เป็นวัด และตามข้อมูลนี้ ทั้งจานถูกกู้คืนชุดข้อมูล 7 หมายเลขทะเบียน ภาพที่ได้รับการถ่ายสำหรับการประเมินสมรรถนะของวิธีที่เสนอโดยแสดงใน table1 . แม้ว่ามีหลายขั้นตอนจากการป้อนของภาพการสกัดเบอร์ ขั้นตอนเหล่านี้จะถูกแสดงโดยตัวเลขด้านล่าง fig.4 . แสดงต้นฉบับเข้าทดสอบภาพfig.5 . เป็นภาพรวมของป้ายทะเบียนหลังโดยการปรับภาพ และ . fig.6 . คือภาพรวมของเลขทะเบียนกับเขตแดนในเขตเลือกสำหรับการตัด . fig.7 . แสดงการแบ่งกลุ่มตัวเลข และปัจจุบันตัวละครบนป้ายทะเบียน . หลังจากขั้นตอนนี้ตัวเลขและตัวอักษรจะถูกทดสอบเพื่อแบ่งกลุ่มมีการรับรู้ table1 แสดงหมายเลขแผ่นกับตัวละครของแต่ละกลุ่มและตัวเลข นอกจากนี้สุดท้ายกล่องข้อความที่มีข้อความที่ประกอบด้วยตัวอักษรและตัวเลขตัวเลขfig.4 . จับใส่ภาพ