對圖像預處置
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車牌識別中車牌定位之前普通要對圖像做預處置，然后再停止車牌的定位、分割、辨認等局部。由于得到的車牌圖像可能含有較多噪聲，或圖像比照度不強、車牌被局部遮擋、車牌處呈現(xiàn)污點、變臟、含糊褪色、有其它字符區(qū)域干擾、以及呈現(xiàn)因運動產生的圖像含糊失真等狀況，所以定位算法完成起來有較多艱難。關于字符分割，則可能存在光照不均、污跡嚴重、車牌傾斜、比照度小、牌照褪色、牌照字符粘連等不利要素，這樣就需求研發(fā)與之順應的算法。如算法能順應各種復雜環(huán)境和有噪聲、車牌遮擋、車牌傾斜等情況的話，那就能夠大大進步車牌辨認的概率。
車牌校正
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由于受拍攝角度、鏡頭等因素的影響，圖像中的車牌存在水平傾斜、垂直傾斜或梯形畸變等變形，這給后續(xù)的識別處理帶來了困難。如果在定位到車牌后*行車牌校正處理，這樣做有利于去除車牌邊框等噪聲，更有利于字符識別。目前常用校正方法有：Hough變換法，通過檢測車牌上下、左右邊框直線來計算傾斜角度；旋轉投影法，通過按不同角度將圖像在水平軸上進行垂直投影，其投影值為0的點數(shù)之和時的角度即為垂直傾斜角度，水平角度的計算方法與其相似；主成分分析法，根據車牌背景與字符交界處的顏色具有固定搭配這一特征、求出顏色對特征點的主成分方向即為車牌的水平傾斜角度；方差小法，根據字符在垂直方向投影點的坐標方差小導出垂直傾斜角的閉合表達式，從而確定垂直傾斜角度；透視變換，利用檢測到的車牌的四個頂點經過相關矩陣變換后實現(xiàn)車牌的畸變校正。
字符分割
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定位出車牌區(qū)域后，由于并不知道車牌中總共有幾個字符、字符間的位置關系、每個字符的寬高等信息，所以，為了車牌類型匹配和字符識別正確，字符分割是的一步。字符分割的主要思路是，基于車牌的二值化結果或邊緣提取結果，利用字符的結構特征、字符間的相似性、字符間間隔等信息，一方面把單個字符分別提取出來，也包括粘連和斷裂字符等特殊情況的處理；另一方面把寬、高相似的字符歸為一類從而去除車牌邊框以及一些小的噪聲。一般采用的算法有：連通域分析、投影分析，字符聚類和模板匹配等。污損車牌和光照不均造成的模糊車牌仍是字符分割算法所面對的挑戰(zhàn)，有待更好的算法出現(xiàn)并解決以上問題。
軟件識別：顯而易見詞義能理解出來是通過軟件對車牌號碼進行的，通過在電腦上安裝一個配套的車牌識別軟件，對抓拍的圖片進行識別處理。其工作方式是通過攝像機連續(xù)抓拍多張照片，選擇其中較為清晰的一張，然后通過電腦軟件進行字符處理，實現(xiàn)號牌識別的。
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因為每次識別需要抓拍多張圖片，因此軟識別的速度較慢。而且該系統(tǒng)對所抓拍的圖片要求也是*的，極為清晰才能達到想要的效果。該系統(tǒng)對現(xiàn)場環(huán)境以及調試質量要求*，在諸多環(huán)境不樂觀的場合都不適用，設備的擺放頗為重要。
隨著現(xiàn)在我國的經濟不斷快速進行發(fā)展，汽車的擁有數(shù)量也是在逐年進行增多的，從但是當車輛逐漸多了之后，我們對于外來車輛進行相應的排查以及分類也就變得非常的復雜了，所以，現(xiàn)在已經有很多的小區(qū)都開始安裝有車牌識別功能的系統(tǒng)，用來區(qū)別小區(qū)內外的車輛來結合相應的收費系統(tǒng)，對那些停留長時間的車輛比較合理的進行收費。
高速公路以及收費站
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車牌識別系統(tǒng)在高速公路上的應用，應該可以說是很多司機經常見到的一種，車輛在?？恐蜁詣语@示出車輛所走的公里數(shù)以及需要收費相應的金額，在很大程度上提高了收費的效率還有溝通方面的成本。
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