停车场车牌识别系统维修服务介绍「正大电动门业」

在实际工作场景中采集到的数字图像通常会因为外界环境、---设备、传输线路或保存精度等方面的原因，使其在进行预处理前受到各种噪声的污染。并且在图像处理过程中也可能会对图像产生噪声。噪声与我们想要处理的图像没有任何关联，还会对我们的处理产生不好的影响。车牌识别设备有车牌识别---镜头和车牌识别控制器，车牌识别控制器与测量仪连接，利于图像数据的识别、交换。所以，一般情况下我们会在进行图像处理前对图像采用滤波技术进行处理，常用的滤波方法有：中值滤波、均值滤波、高斯滤波等。

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。通过车牌提取，图像预处理，特征提取，车牌字符识别等技术，可以识别车辆品牌和颜色信息。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、快速、有效的字符识别技术，商用价值较高。

其次，车牌识别系统的识别速度也很关键。识别速度决定了一个车牌识别系统是否能够满足实时实际应用的要求。一个识别率---的系统，如果需要几秒钟，甚至几分钟才能识别出结果，那么这个系统就会因为满足不了实际应用中的实时要求而-实用意义。以形态学和有关的边缘检测作为基础的定位方式，---为五方面的基础流程。例如，在高速公路收费中车牌识别应用的作用之一是减少通行时间，速度是这一类应用里减少通行时间、避免车道堵车的有力保障。