基于HSV颜色空间的辅助车牌定位

HSV颜色空间（H代表色调，S即饱和度，V是亮度）

色调H

用角度度量，取值范围为0°～360°，从红色开始按逆时针方向计算，红色为0°，绿色为120°,蓝色为240°。它们的补色是：黄色为60°，青色为180°,品红为300°；

饱和度S

饱和度S表示颜色接近光谱色的程度。一种颜色，可以看成是某种光谱色与白色混合的结果。其中光谱色所占的比例愈大，颜色接近光谱色的程度就愈高，颜色的饱和度也就愈高。饱和度高，颜色则深而艳。光谱色的白光成分为0，饱和度达到最高。通常取值范围为0%～100%，值越大，颜色越饱和。

 

RGB颜色	色度	饱和度	亮度
蓝色	240	1	1
黄色	60	1	1
白色	无意义	0	1
黑色	无意义	0	0

获取HSV的原理：

颜色分割（辅助定位）：

H(i,j)和s(i,j)分别是i,j处像素的色调和分量，B(i,j)是分割的二值图像。

参考文献：复杂场景下车牌定位与字符切分方法研究_侯永顺

根据实际情况多次实验修改参数后得到

0.6、0.62、0.5是经实验后调整所得的值，适用于蓝色车牌（车身颜色在色调筛选范围内的情况并不适用）。如果是警车、新能源汽车车牌则需要另外设置参数，在此未做过多的探讨。

辅助定位流程图：

 

效果图：

 

RGB—HSV 

方法一：

I=imread('C:\Users\admin\Desktop\photo\lenna256c.bmp','bmp'); 

H=double(I);%H为RGB图像

 [hue,s,v]=rgb2hsv(H); 

 subplot(1,4,1);imshow(I);title('原图'); 

 subplot(1,4,2);imshow(hue);title('H'); 

subplot(1,4,3);imshow(s);title('S'); 

subplot(1,4,4);imshow(v);title('V');%直接转为HSV三图层

方法二：

RGB=imread('C:\Users\admin\Desktop\photo\lenna256c.bmp','bmp'); 

I=rgb2hsv(RGB); 

imshow(I),title('HSV图'); 

H=double(I);%H为RGB图像

[hue,s,v]=rgb2hsv(H); 

 subplot(1,4,1);imshow(I);title('原图'); 

subplot(1,4,2);imshow(hue);title('H'); 

subplot(1,4,3);imshow(s);title('S'); 

subplot(1,4,4);imshow(v);title('V');%RGB先转HSV，再转为HSV