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本发明公开了一种复杂背景下的车牌定位的方法，结合了车牌的纹理特征与车牌的边缘和形状信息，克服了目前常用的车牌定位技术的缺点；采用了Adaboost迭代算法，该算法是一种有效的分类器集成方法，通过单个弱分类器加权投票建立最终的强分类器，从而达到很高的分类性能；通过样本的HOG与分层的LBP融合特征进行Adaboost分类器模型训练，得到分类器模型，进行车牌定位。该方案可以在复杂背景的全景图中准确定位车牌的位置，提高了车牌定位的准确率及实时性。

一种复杂背景下的车牌定位的方法

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