车牌识别对输入的彩色的图像进行灰度化处理：
彩色的图像包含更多的信息，但是直接对彩色的图像进行处理的话，系统的执行速度将会降低，储存空间也会变大。彩色的图像的灰度化是图像处理的一种基本的方法，在模式识别领域得到广泛的运用，合理的灰度化将对图像信息的提取和后续处理有很大的帮助，能够节省储存空间，加快处理速度。注意:请确保外置补光灯的安装位置到摄像机的垂直距离保持在50cm以
停车场车牌识别系统厂家
车牌识别对输入的彩色的图像进行灰度化处理：
彩色的图像包含更多的信息，但是直接对彩色的图像进行处理的话，系统的执行速度将会降低，储存空间也会变大。彩色的图像的灰度化是图像处理的一种基本的方法，在模式识别领域得到广泛的运用，合理的灰度化将对图像信息的提取和后续处理有很大的帮助，能够节省储存空间，加快处理速度。注意:请确保外置补光灯的安装位置到摄像机的垂直距离保持在50cm以上。
边缘检测的方法是考察图像的像素在某个领域内灰度的变化情况，标识数字图像中亮度变化明显的点。图像的边缘检测能够大幅度地减少数据量，并且剔除不相关的信息，保存图像重要的结构属性。在实际的图像分割中，往往只用到一阶和二阶导数进行边缘检测，虽然，在原理上，可以用更高阶的导数，但是，因为噪声的影响，在纯粹二阶导数操作中就会出现对噪声敏感的现象，三阶以上的导数信息往往失去了应用价值。此外，二阶导数还可以说明灰度突变的类型，在有些情况下，如灰度变化均匀的图像，只利用一阶导数可能找不到边界，此时二阶导数就能提供很有用的信息。6、自动记录收费车辆的入场和出场时间，提供对应的相关图像作为凭证。为了减少二阶导数对噪声敏感，解决的办法是先对图像进行平滑滤波，消除部分噪声，再进行边缘检测。
车牌识别系统改变用户出行体验
近几年随着我国汽车保有量的持续增加尤其是城市的出行难题，为解决客户出行体验，
车牌识别技术发展，在各行各业得到了迅速的应用。
车牌识别系统是计算机视频图像识别技术在车牌识别中的一种应用。车牌识别技术要求能够将运动中的汽车牌照从复杂背景中提取并识别出来，通过车牌提取、图像预处理、特征提取、 车牌字符识别等技术，识别车辆牌号、 颜色等信息，目前蕞新的技术水平为字母和数字的识别率可达到99.7%。车牌识别系统的实现方式主要分两种，一种为静态图像识别，另一种为动态视频流识别。
车牌识别系统常见的几种故障以及解决方法
时代发展的如今，
车牌识别系统已广泛应用于停车场、高速交叉口、收费通道等各种场所，从而起到了很好的作用。但是，在长期使用后，不可避免地会出现一些问题，以下是一些常见的车牌识别故障问题以及解决方法介绍。
1、图像输出问题
先检查摄像机，图像数据输出是否正常，连接线是否连接正常，连接线是否连接错误。此外，检查视频电缆是否连接到识别器的模拟视频输入接口。
2、没有显示车牌
这通常是图像输入的问题。先检查摄像头图像能否识别，以及位置是否被移动。在监控摄像头和车牌识别摄像头分离的车道上，连接到识别设备的视频头可以连接到字符叠加器上，检查图像是否正常，然后调整摄像头。
此外，显示不了车牌，这是车牌识别系统的主要通信问题。这要检查车牌识别是否能正常使用，电源是否正常，以及是否存在网络问题。
（作者： 来源：）
