车牌字符分割主要后面的字符识别做准备，它是把车牌图像区域中的字符和数字一一地分割开，以便于后续处理中对单个字符进行识别。字符分割的方法[2]主要有：基于连通域标记的字符分割算法、灰度垂直投影分割的方法等。
车牌的字符识别
车牌字符识别是将分割开的单个字符进行匹配判断。常用的车牌字符识别方法主要有：基于模板的识别算法、基于BP神经网络的识别算法等。
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车牌字符分割主要后面的字符识别做准备，它是把车牌图像区域中的字符和数字一一地分割开，以便于后续处理中对单个字符进行识别。字符分割的方法[2]主要有：基于连通域标记的字符分割算法、灰度垂直投影分割的方法等。
车牌的字符识别
车牌字符识别是将分割开的单个字符进行匹配判断。常用的车牌字符识别方法主要有：基于模板的识别算法、基于BP神经网络的识别算法等。
针对车牌开展配套的定位操作，目的是在拍摄获得的汽车图像之内，识别具体的车piao范围，同时将车牌图像实现提取操作，以此来实现之后的切分以及识别的操作。车牌定位技术就是将上述特征经过一定的变换与处理后，使之能作为车牌定位的依据。车牌定位属于综合识别体系的关键构成，科学的判断具体的车牌范围，则属于提升综合体系识别率的核心要素。以形态学和有关的边缘检测作为基础的定位方式，核心为五方面的基础流程。
识别的方法，可以选择的有神经网络法和模块匹配法等。常用的车牌字符识别方法主要有：基于模板的识别算法、基于BP神经网络的识别算法等。在这里，对车牌定位的精度要求是很高的，这也关乎我们后期对图片的处理结果。车牌包含的信息是多个字符，想要对车牌进行识别，首先我们需要将车牌的多个字符进行分割处理。字符分割技术将车牌的多个字符分割为单一字符，我们利用识别技术对字符进行识别。主要的识别技术有神经网络法和模块匹配法等。目前重要的是必须提高系统的识别率。
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