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PC端车牌识别SDK主要应用场景介绍。PC端车牌识别sdk是我司自主研发的应用于PC端的车牌识别软件，在智能交通系统、出入口管理系统、公1安图帧系统、移动警1务系统等多种行业都已实现成功运用。PC版车牌识别sdk采用清华OCR技术，融合了车牌定位、车牌字符切分、车牌字符识别等算法，使该系统具有识别、速度快、适应性强、使用方便等
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PC端车牌识别SDK主要应用场景介绍。PC端车牌识别sdk是我司自主研发的应用于PC端的车牌识别软件，在智能交通系统、出入口管理系统、公1安图帧系统、移动警1务系统等多种行业都已实现成功运用。PC版车牌识别sdk采用清华OCR技术，融合了车牌定位、车牌字符切分、车牌字符识别等算法，使该系统具有识别、速度快、适应性强、使用方便等优势，技术处于国际1水平，在相关行业领域得到用户的广泛好评。
车牌识别系统的关键技术及算法。①算法流程图：输入彩色的车牌图像--灰度化--边缘检测--二值化--去噪--车牌搜索--伪车牌去除--输出车牌。②对输入的彩色1图像进行灰度化处理：彩色1图像包含更多的信息，但是直接对彩色1图像进行处理的话，系统的执行速度将会降低，储存空间也会变大。彩色1图像的灰度化是图像处理的一种基本的方法，在模式识别领域得到广泛的运用，合理的灰度化将对图像信息的提取和后续处理有很大的帮助，能够节省储存空间，加快处理速度。
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。基于模板匹配的字符识别算法该算法的步骤是，首先建立模板库，将待识别的字符进行二值化并将其归1一化操作，然后作为输入模式的字符与所有的模板进行匹配，后选择1佳匹配作为结果。算法的优点是，在预处理后的图片质量较高、车牌的倾斜程度较低、车牌的纹理特征清晰的情况下，这种算法识别的准确率较高，但是对字符细节信息的忽略导致了在识别相似字符时容易出错。
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。
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