安徽车牌识别-合肥进军|价格优惠-停车场车牌识别

车牌识别字符分割

字符分割的任务是把多列或多行字符图像中的每个字符从整个图像中切割出来成为单个字符图像。传统字符分割算法可以归纳为以下两类类：直接分割法、基于图像形态学的分割法。车牌字符的正确分割对字符的识别是很关键的，在分割正确的情况下，才能保证识别的准确率。而随着神经网络理论的不断发展，端到端的图片分类识别技术也有很大突破，因此很多OCR软件逐步摆脱传统字符分割处理，由识别网络对多字符进行直接识别。

车牌识别

车牌号码识别简称车牌识别，也称作车牌号识别或识别或车辆号牌识别，是计算机视频图像识别技术在识别中的一种应用，车牌识别管理系统，即从图像信息中将车牌号码提取并识别出来。车辆号码识别是智能交通系统中一项很重要的技术，停车场车牌识别，可广泛应用于各类有专属号码的交通工具上，如：汽车、火车、非机车辆等。

车辆号码识别已经取得了广泛的应用，如电子、卡口、高速公路测速与收费、停车场管理、天控、专车专停管理等，特别是在电子和卡口以及高速公路等领域，基本都已具备了车牌识别功能。停车场自2012年始在中国也进入了广泛应用阶段，截止2013年底预估已达到10%的覆盖率，天控和专车专停的应用才刚刚起步。

车牌号码识别的大致原理如下：分为图像采集、车牌定位、字符分割、字符识别四大模块，再用软件编程来实现每一个部分，自动车牌识别，后识别出牌照，输出车牌号码等相关信息。

车牌识别原理

车牌定位的主要工作是从静态图片或视频帧中找到车牌位置，安徽车牌识别，并把车牌从图像中单独分离出来以供后续处理模块处理。车牌定位是影响系统性能的重要因素之一。目前车牌定位的方法很多，但总的来说可以分为两大类：

一、基于图形图像学的定位方法。

主要有（1）基于颜色的定位方法，如彩色边缘算法、颜色距离和相似度算法等；（2）基于纹理的定位方法，如小波纹理、水平梯度差分纹理等；（3）基于边缘检测的定位方法；（4）基于数学形态的定位方法。

二、基于机器学习的定位方法。

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