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车牌的定位与校正

本章主要描述的是对已有车牌定位方法的研究，了解它们的算法原理及其优缺点，并提出了一种效果---适用范围更广的车牌识别系统方法，即将mean shift算法运用到车牌识别系统，然后在此基础上对车牌进行校正。

图像的对比度不足是图像处理的过程中经常会遇到的问题。主要的原因是在获取车牌图像时受外界环境的影响。对比度不足的图像会影响到图像的后续处理效果，所以，一般情况下，在进行图像处理前会使用灰度变换的方法来对图像进行对比度增强处理，以达到---视觉效果的目的。但是车辆如果---chao速，---设备所拍到的图像的清晰度很差，所以车牌自动识别系统的识别率和识别速度一直未能大幅提高。 

针对车牌开展配套的定位操作，目的是在拍摄获得的汽车图像之内，识别具体的车piao范围，同时将车牌图像实现提取操作，以此来实现之后的切分以及识别的操作。车牌定位属于综合识别体系的关键构成，科学的判断具体的车牌范围，则属于提升综合体系识别率的---要素。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。在这里，对车牌定位的精度要求是---的，这也关乎我们后期对图片的处理结果。

始终坚持自主研发、不断，在产品的功能和外观上都不断提升。新款三代车牌识别系统，识别率高，识别速度快，运行稳定，---。车牌识别系统在停车场中使用，可以让人们享受到畅通无阻的停---式，车主通过停车场时，通过车牌识别系统对车辆---的抓拍，将数据上传到数据库，通过信号传输，道闸自动开闸，让人们实现---车通行；另外，车牌识别系统对于停车场管理方来说，省去了管理人员繁重的工作，让停车场看起来上---，同时给车主营造一个---的停车环境。本设计采用的是rgb模型检测方法，具体的方法就是将检测得到的像素点与rgb模型进行比对，就可以得出车牌的颜色。