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。车牌识别系统的关键技术及算
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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。
车牌识别系统的关键技术及算法。车牌字符识别算法的研究。基于特征统计匹配算法基于特征统计匹配算法主要原理是先提取输入模式的车牌字符统计特征，再按照一定的规则与所确定的决策函数进行分类判断。字符的统计特征包括像素块数、字符的轮廓数、轮廓的形状等。像素块是指二值化图像中上、下、左、右四个方向上相互连通的所有白素区域所组成的一个连通区域的像素块，由此可知，汉字字符的像素块大于1，英文字母和数字的像素块数是1.
解读车牌识别未来趋势。在大数据时代，车牌识别技术已在多个领域中得到广泛应用，成功帮助众多汽车相关产业链构建大数据分析方案。随着客户需求越来越趋于精细化、多样化，复杂场景车牌识别技术正在受到越来越多的关注，场景车牌识别一体机将会成为未来车牌识别相机的发展趋势。但是随着人工智能、云计算等技术的进一步发展，数据管理不断向智能化、个性化、化发展，通用车牌识别技术已渐渐不能满足客户的个性需求。
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