为了进行车牌识别,需要以下几个基本的步骤:1)牌照定位,车牌识别系统一般多少钱,定位图片中的牌照位置;2)牌照字符分割,把牌照中的字符分割出来;3)牌照字符识别,把分割好的字符进行识别,终组成牌照号码。实际应用中,车牌识别系统的识别率还与牌照和拍摄密切相关。牌照会受到各种因素的影响,如生锈、污损、油漆剥落、字体褪色、牌照被遮挡、牌照倾斜、高亮反光、多牌照、假2牌照等等;实际拍摄过程也会受到环境亮度、拍摄方式、车辆速度等等因素的影响。这些影响因素不同程度上降低了车牌识别的识别率,也正是车牌识别系统的困难和挑战所在。为了提高识别率,除了不断地完善识别算法还应该想办法克服各种光照条件,使采集到的图像利于识别。
车牌识别系统的关键技术及算法。车牌字符分割去除车牌字符的上下边界以外的区域。对灰度化的车牌图像从下向上逐行扫描,并统计出每行的像素值为255的像素的个数,当像素值为255的像素个数大于7时(车牌有7个字符),认为寻找到车牌字符的下边界。同理,从上向下逐行扫描,安徽车牌识别,能够寻找到车牌字符的上边界。去除车牌字符上下边界以外的区域。去除车牌字符上下边界之后,设车牌的高度为ht=,宽度为width。
---车牌识别未来趋势。在大数据时代,车牌识别系统安装,车牌识别技术已在多个领域中得到广泛应用,成功帮助众多汽车相关产业链构建大数据分析方案。随着客户需求越来越趋于精细化、多样化,复杂场景车牌识别技术正在受到越来越多的关注,场景车牌识别一体机将会成为未来车牌识别相机的发展趋势。但是随着---、云计算等技术的进一步发展,数据管理不断向智能化、个性化、化发展,通用车牌识别技术已渐渐不能满足客户的个性需求。
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