常用的车牌定位的方法有基于颜色的方法、基于纹理特征的方法、基于数学形态学的方法、基于小波变换的方法等。这些车牌定位方法，都各自具有不同的局限性。使用Mean Shift算法进行车牌定位可以获得比较好的效果。自动登记，授权发布，内部未经许可的车辆使用刷子释放，外国游客到车牌识别后，携带证件到窗口进行登记。对于图像空间的所有像素点，在经过Mean Shift算法迭代后，如果终收敛
车牌识别对接系统
常用的车牌定位的方法有基于颜色的方法、基于纹理特征的方法、基于数学形态学的方法、基于小波变换的方法等。这些车牌定位方法，都各自具有不同的局限性。使用Mean Shift算法进行车牌定位可以获得比较好的效果。自动登记，授权发布，内部未经许可的车辆使用刷子释放，外国游客到车牌识别后，携带证件到窗口进行登记。对于图像空间的所有像素点，在经过Mean Shift算法迭代后，如果终收敛于同一点，则停止迭代。用同样的方法对图像空间中的所有像素点进行迭代遍历，得出的结果根据收敛点的不同可以把整个空间分成几个区域。这些区域即为可能的车牌区域，再通过上述特征在可能的车牌区域中进行对照分析，就可以得到车牌区域。
车牌定位是指在经过图像预处理操作后的灰度图像中判断出车辆车牌所在的区域，而车牌分割是指在完整的车辆图像中把本设计所要的车牌区域的图像分割出来，为下一步的字符识别操作做准备。车牌图像处理后的灰度图是一个水平度很高的矩形图样，在预处理图中比较集中，且字符的灰度值和相邻字符图样有较明显差别，因此很容易用边缘算法检测操作来对图像进行分割。入口处的摄像头采用智能传感技术，记录和识别车牌号码并自动通过，为车主节省宝贵的时间。车牌定位和分割的精准度将直接影响到终的字符识别的好坏。
然后，就是车牌识别的后台管理，车牌识别系统的后台管理体系，决定了这个车牌识别系统是否好用。这意味着无论是进出社区还是地下停车场，您都可以使用减速来识别车牌。必须清楚地认识到重要的一点是因为车牌照污损、模糊、遮挡，或者天气也许很糟(下雪﹑冰雹﹑大雾等等)在这些恶劣的条件下，车牌识别一体机经过算法优化，每一种条件都有一个专门对应的识别库，用来保证我们的识别率不断的完善升级。
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