基于模板的识别算法由于其处理速度快、识别率高的特点为大多数设计所采用。它是把分割后的单个字符区域与预置的标准字符集进行匹配处理，取标准字符集中相似度的字符作为识别结果。这种算法的处理步骤是：将单个字符图像区域进行二值化并改变字符大小，使之与字符集中的字符大小相同，然后再进行匹配操作，筛选出相似首先需要有字符模板库，将待识别的字符进行二值化后，将其大小变成字符模板库中字符大小，然
停车场车牌识别系统批发
基于模板的识别算法由于其处理速度快、识别率高的特点为大多数设计所采用。它是把分割后的单个字符区域与预置的标准字符集进行匹配处理，取标准字符集中相似度的字符作为识别结果。这种算法的处理步骤是：将单个字符图像区域进行二值化并改变字符大小，使之与字符集中的字符大小相同，然后再进行匹配操作，筛选出相似首先需要有字符模板库，将待识别的字符进行二值化后，将其大小变成字符模板库中字符大小，然后与库中的字符进行匹配，以相似度的字符为终结果。对于图像空间的所有像素点，在经过MeanShift算法迭代后，如果终收敛于同一点，则停止迭代。因为算法简单所以算法的速度较快，只要在前期的预处理中降噪做得比较好，这种算法的识别率也相对较高，是一种简单、、有效的字符识别技术，商用价值较高。
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。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。基于车牌识别的智能管理系统能够更好地解决现行管理中面临的种种难题，在各行各业都有着举足轻重的作用。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。
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。字符的分割，每个字符的分割位置都需要通过相关的投影信息来确定位置。从技术上评价一个车牌识别系统好坏的标准又有哪些
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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