车牌识别系统的关键技术及算法。Sobel边缘检测算子：这样使得Sobel算子对噪声有抑制作用，因此不会出现很多孤立的边缘像素点，不过Sobel算子对边缘的定位不是很，图像的边界宽度往往不止一个像素，不适合对边缘定位准确性要求很高的应用。与Prewitt相似，Sobel算子也是通过像素平均来实现的，也有一定的抗噪能力。值得注意的是它们都不是各向同性的，所以它们检测出来的边缘并不是完全
车牌识别系统报价
车牌识别系统的关键技术及算法。Sobel边缘检测算子：这样使得Sobel算子对噪声有抑制作用，因此不会出现很多孤立的边缘像素点，不过Sobel算子对边缘的定位不是很，图像的边界宽度往往不止一个像素，不适合对边缘定位准确性要求很高的应用。与Prewitt相似，Sobel算子也是通过像素平均来实现的，也有一定的抗噪能力。值得注意的是它们都不是各向同性的，所以它们检测出来的边缘并不是完全连通的，会有一定程度的断开。
车牌识别技术结合电子不停车收费系统(ETC)识别车辆，过往车辆通过道口时无须停车，即能够实现车辆身份自动识别、自动收费。在车场管理中，为提高出入口车辆通行效率，车牌识别针对无需收停车费的车辆(如月卡车、内部免费通行车辆)，建设无人值守的通道，免取卡、不停车的出入体验，正改变出入停车场的管理模式。
车牌识别系统的关键技术及算法。车牌字符分割：1、对车牌图像从左向右逐列扫描，并记录统计出每列的像素值为255的像素的个数，并将结果保存在一位数组count[width+1]中，其中count[i]用于存储1列像素值为255的像素的个数。2、剩下的字符都是英文字母和阿拉伯数字，这些字符不存在不连通性的问题，于是，仅仅利用一个阈值1就可以分割出车牌剩下的字符。
车牌识别车牌号提取，车牌号信息准确识别。车牌抓拍识别摄像头，改变用户出行体验车牌抓拍识别摄像头是智能停车场管理系统中的重要组成部分。在实际应用中，车牌抓拍识别摄像头通过摄像机摄取图像，自动识别车牌号码，车牌颜色，车牌类型等车辆特征信息让车辆进入、驶出时再识别车辆特征信息，同时记录车辆的出入场时间等信息，并且车牌抓拍识别摄像头与道闸控制设备结合，实现车辆的出入自动管理。
（作者： 来源：）
