背景

对于我在大学的最后一个项目,我正在开发车辆牌照检测应用程序.我认为自己是一名中级程序员,但是我的数学知识缺乏中学以上的任何东西,这使得生产正确的公式比它应该更难.

我花了很多时间查阅学术论文,例如:

• 检测图像中的车牌
• 使用图像显着性的稳健车牌检测
• 用于车牌检测的汽车图像局部增强

谈到数学,我迷路了.由于这种测试,各种图形图像被证明是有效的,例如:

至

然而,这种方法仅适用于该特定图像,如果将这些技术应用于不同的图像,我确信会发生较差的转换.我读过一个名为"底帽形态变换"的公式,它执行以下操作:

基本上,变换保留了图片的所有暗部细节,并消除了其他一切(包括更大的暗区和亮区).

我找不到很多关于此的信息,但是报告末尾附近的文档中的图像显示了它的有效性.

其他限制

• 用C#开发
• 仅将项目限制在英国注册牌照
• 我可以选择要转换的图像作为演示

题

我需要建议我应该关注哪些转换技术,以及哪些算法可以帮助我.

编辑:关于续 - 车辆牌照检测的新信息

通过我的新作业,我正在寻找一种方法来检测图像上是否存在文本.图像是地图 - 例如可以是谷歌地图.任务是检测街道/城市标签的放置位置.

我知道,OpenCV库有算法,可以检测功能(例如人脸) - Haar分类或猪(方向梯度直方图),但我听说,学习这样的算法过程是相当困难的.

您是否知道可以执行此操作的任何算法,方法或库(检测图像上是否存在文本)？

谢谢,约翰