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。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
智能停车场车牌识别系统
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。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。它不仅仅是计算机视觉与模式识别技术重要的研究话题，更是交通管理智能化的关键技术之一。
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。传统的基于PC平台的车牌识别系统除在在信息处理应用实时性方面难以满足人们的日常需求， 同时，在网络管理应用方面也存在带宽的压力，信息采集终端方面的成本也过高。可见，在实际交通管理应用中，基于PC机平台的车牌识别系统具有很多限制与缺陷。鉴于传统基于PC平台的车牌识别系统存在的缺点和不足，本文提出了基于MCS-51单片机的车牌识别系统。车牌校正车牌校正是为了解决拍摄的车牌图像因为角度问题，导致定位后的车牌倾斜，而倾斜的车牌会给车牌识别系统的后继步骤增添麻烦，车牌校正是必须的。
该系统将获得的机动车所有的图像实行串连处理后，会用数字字符的方法输送得出的信息，这样不仅存储空间少，而且操作更加便捷。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。
文章对计算机图像处理、人工智能、模式识别等车牌识别的背景知识进行深入研究，摸索出了用数字图像知识进行车牌识别的方法并重点研究，对在较为复杂的背景下的车牌定位、字符分割的车牌字符识别算法进行了重点研究，在识别上取得了良好效果。
三大优点，轻松无忧1，访问，无需等待？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。 2，降低噪音，舒适生活等待很容易让人心烦意乱。当我在高峰时段回到社区的角落时，我遇到了一条长长的汽车龙，喇叭声开始响起，这不可避免地成了一种道路疾病！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。车辆识别系统拒绝社区门外的长车并减少喇叭噪音。 3，安全，贴心护理识别速度准确。有效实现自动比对报警，为防盗等提供可靠信息。明智地区分车主和外国车辆，加强对外部车辆的控制，增强的安全性。
（作者： 来源：）
