常用的车牌定位的方法有基于颜色的方法、基于纹理特征的方法、基于数学形态学的方法、基于小波变换的方法等。这些车牌定位方法，都各自具有不同的局限性。使用Mean Shift算法进行车牌定位可以获得比较好的效果。对于图像空间的所有像素点，在经过Mean Shift算法迭代后，如果终收敛于同一点，则停止迭代。用同样的方法对图像空间中的所有像素点进行迭代遍历，得出的结果根据收
停车场车牌识别系统批发
常用的车牌定位的方法有基于颜色的方法、基于纹理特征的方法、基于数学形态学的方法、基于小波变换的方法等。这些车牌定位方法，都各自具有不同的局限性。使用Mean Shift算法进行车牌定位可以获得比较好的效果。对于图像空间的所有像素点，在经过Mean Shift算法迭代后，如果终收敛于同一点，则停止迭代。用同样的方法对图像空间中的所有像素点进行迭代遍历，得出的结果根据收敛点的不同可以把整个空间分成几个区域。这些区域即为可能的车牌区域，再通过上述特征在可能的车牌区域中进行对照分析，就可以得到车牌区域。车牌不是单一颜色的，如果是那么我们就没办法识别了，因此，我们需要对车牌的颜色予以区分。
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。随着社区的入住率持续上升，社区内的车辆数量不断增加，由此带来的问题也随之增加，有些问题于人力。
停车管理行业这几年发展迅速，各大厂家竞争激烈，具备智能管理功能的产品是未来发展的重点。从人们的一个体验上来说，无人值守停车场车牌识别系统是车主很受欢迎的一套智能停车场管理系统之一。无人值守势必要求改变原先需要人工干预处理的过程，通过更加智能化的方式来替代和解决。因此，停车场实现真正的无人化管理，是停车场车牌识别系统发展的一大趋势。车牌校正车牌校正是为了解决拍摄的车牌图像因为角度问题，导致定位后的车牌倾斜，而倾斜的车牌会给车牌识别系统的后继步骤增添麻烦，车牌校正是必须的。
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