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- 2019-07-23 07:27:18
车牌识别系统的关键技术及算法。
边缘检测：
边缘检测的方法是考察图像的像素在某个领域内灰度的变化情况，标识数字图像中亮度变化明显的点。图像的边缘检测能够大幅度地减少数据量，并且剔除不相关的信息，保存图像重要的结构属性。在实际的图像分割中，往往只用到一阶和二阶导数进行边缘检测，虽然，在原理上，可以用更高阶的导数，但是，因为噪声的影响，徐州车牌识别，在纯粹二阶导数操作中就会出现对噪声敏感的现象，三阶以上的导数信息往往失去了应用价值。此外，二阶导数还可以说明灰度突变的类型，在有些情况下，如灰度变化均匀的图像，只利用一阶导数可能找不到边界，此时二阶导数就能提供很有用的信息。为了减少二阶导数对噪声敏感，解决的办法是先对图像进行平滑滤波，消除部分噪声，再进行边缘检测。
车牌字符分割
我国车牌的第1一个字符是汉字，根据汉字的特征，设置两个阈值去分割车牌的第1一个汉字字符，车辆识别系统，两个阈值分别为 1和2。从左向右扫描灰度化的车牌图像，第1一个大于阈值 1的列，即为汉字的开始位置，记为S然后，继续扫描车牌图像，直到寻找到小于阈值 1的列，记为H ，比较这两列的宽度H-S与 2的大小，如果H-S lt; 2，则继续扫描图像直到找到与S列相差的宽度大于 2且满足像素值为255的像素的个数小于阈值的列。所寻找到的列就是车牌的汉字字符的结束列。在分割不连通的汉字的时候，这种改进的方法起到作用是显著的。
车牌识别系统的关键技术及算法。
车牌字符识别算法的研究。
基于模板匹配的字符识别算法
该算法的步骤是，首先建立模板库，将待识别的字符进行二值化并将其归1一化操作，然后作为输入模式的字符与所有的模板进行匹配，最后选择最1佳匹配作为结果。算法的优点是，在预处理后的图片质量较高、车牌的倾斜程度较低、车牌的纹理特征清晰的情况下，这种算法识别的准确率较高，车牌识别公司，但是对字符细节信息的忽略导致了在识别相似字符时容易出错。在实际的车牌识别系统中获取的车牌，往往由于拍摄角度的不同、车牌污损、光照不均等原因造成了二值化后的字符会出现形变、粘连、断裂、细节模糊等情况，这些原因导致了模板匹配在车牌字符识别上的局限性，车牌识别系统价格，尤其是停车场车牌识别系统。停车场环境下，车牌图像受到光照的影响较大，为了提高字符识别的准确率，通常在停车场车牌识别系统中很少采用这种算法。