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、图帧系统、移动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
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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、图帧系统、移动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。
车牌识别系统的基本工作原理及流程。车牌识别就是依次实现汽车图像的车牌定位、车牌字符分割、车牌字符识别算法的过程。车牌定位就是把车牌图像从含有汽车和背景的图像中提取出来，其输入的是原始的汽车图像，输出是车牌图像。车牌的字符分割就是通过对车牌图像的预处理、几何校正等把字符从车牌图像中分割出来，分成一个个独立的字符，其输入是车牌定位后得到的车牌图像，输出是经过预处理、几何校正等后得到的一组单个的字符图像，并得到各个字符的点阵数据。字符识别是依次从单个字符点阵数据中提取字符特征数据，并给出识别结果。
车牌识别系统实现的方式主要分为两种：一种是静态图像图片的识别，另一种是动态视频流的实时识别。静态图像识别技术的识别有效率较大程度上受限于图像的抓拍质量，为单帧图像识别，目前市场产品识别速度平均为200毫秒；而动态视频流的识别技术适应性较强，识别速度快，它实现了对视频每一帧图像进行识别，增加识别比对次数，择优选取车牌号，关键在于较少的受到单帧图像质量的影响，目前市场产品识别较好的时间为10毫秒。
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。牌照定位自然环境下，汽车图像背景复杂、光照不均匀，如何在自然背景中准确地确定牌照区域是整个识别过程的关键。首先对采集到的视频图像进行大范围相关搜索，找到符合汽车牌照特征的若干区域作为候选区，然后对这些侯选区域做进一步分析、评判，后选定一个佳的区域作为牌照区域，并将其从图像中分离出来。
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