检测车辙

Question

探测汽车拖车是很困难的。有很多汽车拖车的车牌和汽车本身是一样的。为了检测它是否是拖车，我需要在车牌周围搜索。我已经和维奥拉和琼斯一起做了车牌探测器。只是为了检测三角形的位置，你在图像上看不太清楚。来自分区的图像在白天控制了许多不同的阈值。你知道吗

为了隐私，我必须删除车牌信息

所以我的问题是，有没有特别的图像处理方法，这将是完全有帮助的。我想了想：

- canny 
- adapting threshold 
- image Gradients

但最大的困难是应用程序需要实时性。

Answer 1

在我看来，你需要边缘检测（canny）和图像相关（找到相似的形状；识别图像中的物体）。你知道吗

你的两个基本形状（寻找的模式）将包括车牌的线图像，保险杠的基线，灯的边缘，分别是一个三角形和没有三角形在另一个三角形。三角形的存在与否应该是两幅图像之间唯一的区别。你知道吗

首先，通过Canny、Sobel等边缘检测方法对图像进行边缘处理。然后你把它和这两种模式联系起来。相关函数应该产生“匹配质量”值-图像中找到的形状与模式匹配的程度。如果有三角形的比较好，那就是预告片。你知道吗

不要只检测三角形。他们太暗，无法产生一个像样的匹配，和太常见的形状，可能会产生无数的误报。找到带灯和牌照的保险杠，找到后，将其与带三角形的示例保险杠和不带三角形的示例保险杠进行比较。这样，无论三角形检测有多差，如果有三角形，与图像的匹配总是会更好。你知道吗