在车牌识别的整个过程中，为了达到字符识别的目标从提取的车牌图像中分割出字符的工作室必不可少的，阀值分割，目标与背景区别，车牌字符倾斜校正，单个字符切割以及字符的化都是图像字符分割的主要工作。
车牌图像阀值分割：阀值分割主要是基于像素的一种图像分割方法，主要目的是选择一个合适的灰度值T将图像所有的灰度值相比较，大于T和小于T的分别归类，在识别系统中图像经过预处理
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在车牌识别的整个过程中，为了达到字符识别的目标从提取的车牌图像中分割出字符的工作室必不可少的，阀值分割，目标与背景区别，车牌字符倾斜校正，单个字符切割以及字符的化都是图像字符分割的主要工作。
车牌图像阀值分割：阀值分割主要是基于像素的一种图像分割方法，主要目的是选择一个合适的灰度值T将图像所有的灰度值相比较，大于T和小于T的分别归类，在识别系统中图像经过预处理，质量有所提高，且背景干扰不严重我们通常使用zui大类间方差法（Otsu法）进行分割其方法原理如下：
车牌定位模块：该单元是指在对原始车辆图像进行图像增强处理和降噪处理后还需对图像进行定位处理，即对在一张完整的车辆图像中去掉我们不需要的部分定位出车牌区域。在一张拍摄的车辆图像中，只有含车牌号码的部分，对识别工作有意义，我们可以将其他区域设法除去，即从整个车辆图像中准确的找出并分离出车牌所在位置的图像，这样做的好处是可以节省系统识别时间。目前针对车牌识别系统的研究主要可分为基于嵌入式平台和基于PC机平台两种研究方向。
在日常生活中，车牌识别的技术在安防行业的应用相对普遍，技术相对成熟，人工智能的应用提高了车牌识别的准确率。而对于车牌识别算法的厂家来说，如何延伸对目标车辆的识别范围，实现更准确的识别是市场所需。如何选择一个好的车牌识别系统就成为重要任务。从技术上评价一个车牌识别系统好坏的标准又有哪些由此看来该课题研究的内容发展空间很广泛，它的速度与方便性是人工汽车牌照识别远远达不到的，这对交通发展领域有深远的影响。
开始是车牌识别系统的识别率，一个车牌识别系统是否实用，其重要的指标是识别率。
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