聊城停车场车牌识别系统商家常用指南「在线咨询」

常用的车牌定位的方法有基于颜色的方法、基于纹理特征的方法、基于数学形态学的方法、基于小波变换的方法等。这些车牌定位方法，都各自具有不同的局限性。使用mean shift算法进行车牌定位可以获得比较好的效果。对于图像空间的所有像素点，在经过mean shift算法迭代后，如果终收敛于同一点，则停止迭代。用同样的方法对图像空间中的所有像素点进行迭代遍历，得出的结果根据收敛点的不同可以把整个空间分成几个区域。这些区域即为可能的车牌区域，再通过上述特征在可能的车牌区域中进行对照分析，就可以得到车牌区域。用同样的方法对图像空间中的所有像素点进行迭代遍历，得出的结果根据收敛点的不同可以把整个空间分成几个区域。

随着社会的发展进步，车牌识别已经逐渐的发展成为智能交通系统中较为重要的组成部分，也是收费系统防止作bi的重要手段，更是高速系统自动化收费系统必须解决的关键问题，主要的目的是可以从图像中自动提取出车牌的图像，分割字符图像，实现对车牌信息的识别和比对。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，-都致力于这方面的研究，如模版匹配，神经网络，小波变换等，也都取得了较好的研究成果。过去的人工管理方式已经不能适应现代化发展的需要，车辆的牌照自动识别系统是实现智能化管理的重要部分，也是加强车辆和交通秩序管理的重要举措。

随着高速公路系统新技术的高速发展，车牌识别技术已经成为交通应用方面的重要组成部分，切社会对其的应用也十分广泛，它不但在高速，隧道，桥梁等方面被广泛应用，而且也逐渐的被应用于小区，停车场等方面，也在电子和wei章拍照方面做出较大贡献，介于车牌识别技术的广泛应用，越来越过的也都致力于对其的研究，同时也提出了一些较好的办法。但是，单方面而言其流程大概一致，关键差别在于前端采集系统图像的精度，和后端的算法处理。事实上，在社区中实施车牌识别系统所带来的-好处是：在通勤高峰时段没有-排队等待ka进入和离开社区才能真正实现顺畅的访问流程。

在车牌识别的整个过程中，为了达到字符识别的目标从提取的车牌图像中分割出字符的工作室必不可少的，阀值分割，目标与背景区别，车牌字符倾斜校正，单个字符切割以及字符的化都是图像字符分割的主要工作。

车牌图像阀值分割：阀值分割主要是基于像素的一种图像分割方法，主要目的是选择一个合适的灰度值t将图像所有的灰度值相比较，大于t和小于t的分别归类，在识别系统中图像经过预处理，有所提高，且背景干扰不-我们通常使用zui大类间方差法otsu法进行分割其方法原理如下：