车牌识别系统的关键技术及算法。边缘检测：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
车牌识别道闸
车牌识别系统的关键技术及算法。边缘检测：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。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。
车牌识别系统的关键技术及算法。Sobel边缘检测算子：Sobel边缘检测还有另外一种形式，称为IsotropicSobel算子，该算子具有各向同性的特征，利用加权平均算子，权值反比于邻点与中心点的距离，当沿着不同方向检测边缘时梯度幅度一致，因此它的位置加权系数，在检测不同方向上的边缘时梯度的幅度一致，但速度较一般Sobel算子要慢一些。用于边缘检测的算子很多，常用的还有Laplacian边缘检测算子、Canny边缘检测算子等。
车牌识别过程中，牌照颜色的识别依据算法不同，可能在上述不同步骤实现，通常与车牌识别互相配合、互相验证。牌照字符分割完成牌照区域的定位后，再将牌照区域分割成单个字符，然后进行识别。字符分割一般采用垂直投影法。由于字符在垂直方向上的投影必然在字符间或字符内的间隙处取得局部小值的附近，并且这个位置应满足牌照的字符书写格式、字符、尺寸限制和一些其他条件。利用垂直投影法对复杂环境下的汽车图像中的字符分割有较好的效果。
对于破1解车牌识别的大部分车主也是因为各种理由才会有这种想法的。家里有多辆小车的车主有些家庭经济是颇为富裕的，家里可能有不止一辆小车，但是在购买房子的时候只买了一个停车位，导致车位不够停放自家的车辆。这一类车主并不想特意再去购买一个停车位，又觉得停车费很浪费，就像破1解这个系统，也享受一下免费停车的滋味。奉劝这类车主还是奉公守法比较好，毕竟这种车主并不是缺钱的人，没必要做一些违1法的事情。
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