停车场车牌识别系统供应商承诺守信「正大电动门业」

车牌的定位与校正

本章主要描述的是对已有车牌定位方法的研究，了解它们的算法原理及其优缺点，并提出了一种效果更好适用范围更广的车牌识别系统方法，即将Mean Shift算法运用到车牌识别系统，然后在此基础上对车牌进行校正。

图像的对比度不足是图像处理的过程中经常会遇到的问题。除了光照和光线的影响之外，电子器件和外界环境所带来的噪声干扰也会造成车辆图像清晰度的下降，因此除了对图像进行图像增强处理外还需对原始车辆图像进行降噪处理。主要的原因是在获取车牌图像时受外界环境的影响。对比度不足的图像会影响到图像的后续处理效果，所以，一般情况下，在进行图像处理前会使用灰度变换的方法来对图像进行对比度增强处理，以达到改善视觉效果的目的。

对于车牌本身是一连串的字符，不容易识别，因此，首先需要对字符进行分割，将一连串的字符分割成一个一个的字符。车牌识别系统近几年发展火热，在各地已经有实际的应用，其应用范围主要在车辆检测、城市交通管理、收费管理、公路超限治理等方面，前景广泛。分割过的字符具有了字符的大致位置以及字符的高度。我们采取这样的方法确定字符的左右坐标和宽度，就可以对字符进行分割。本文中采用了字符分割算法对车牌的字符进行分割。字符分割算法是通过对图形的扫描确定进入到字符区域的di一个像素点的坐标和出去图像区域的di一个像素点的坐标，以这两点的坐标确定字符的大致位置以及字符的高度。我们采取同样的方法确定字符的左右坐标和宽度。在确定了字符的高度和宽度之后，对字符进行分割。

今天，小编将为您详细介绍“车牌识别系统”的具体应用！车牌识别系统是计算机视频图像识别技术在车辆车牌识别中的应用。智能交通车牌辨认系统主要分为图像的采集和预处理、牌照区域的定位、牌照字符的分割和辨认三部分。车牌识别技术要求可以从复杂的背景中提取和识别运动牌照。通过车牌提取，图像预处理，特征提取，车牌字符识别等技术，可以识别车辆和颜色信息。车牌识别率：字母数字识别率达到99.9％，汉字单字识别率达到99.8％。车牌识别类型也很，可以识别各种反光和脏污。