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                车牌识别原理是什么?

                通过高清摄像抓拍主机对卡口过车或车辆违ㄨ章行为进行实时、不间断记录、采集。 车牌定位:  车牌定位的准确与否直接决定后面的字符分割和识别效果,是影响整个车牌识别率→的重要因素。核心是纹理特征分↓析定位算法,在经过图像预处理之后▲的灰度图像上进行『行列扫描,通过时扫描确定在列方向上含有车牌线段的候选区域,确定该区域的起始ζ行坐标和高度,然后对该区域进行列扫描确定其列坐标和ㄨ宽度,由此确定一个ζ 车牌区域。通过这样的算法可以对图像中的所有车牌实现定位。 字符分割:  在图⊙像中定位出车牌区域后,通过灰度化、灰度拉伸、二值化、边缘化等处理,进一步精确定位字符区域,然后根据字符尺寸特征提出动态模板法进行字符分割,并将字符大小进行归一化处理。   字符识别: 对∞分割后的字符进行缩放、特征提取,获得特定字符的表达形式,然后通过分类判别函数和◆分类规则,与字符数据库模板中的标准字符表达形式进行匹配判别,就可↓以识别出输入的字符图像。

                通过高清摄像抓拍主机对卡口过车或车辆违章行为进行实时、不间断记录、采集。

                车牌定位: 

                车牌定位的准确与否直接决定后面的字符分割和识别效果,是影响整个车牌识别率的重要因素。核心是纹理特征分析定位算法,在经过图像预处理之后的灰度图像上进行行列扫描,通过时扫描确定在列方向上含有车牌线段的候选区域,确定该区域的起始行坐标和高度,然后对该区域进行列扫描确定其列坐标和宽度,由此确定一个车牌区域。通过这样的算法可以对图像中的所有车牌实现定位。

                字符分割: 

                在图像中定位出车牌区域后,通过灰度化、灰度拉伸、二值化、边缘化等处理,进一步精确定位字符区域,然后根据字符尺寸特征提出动态模板法进行字符分割,并将字符大小进行归一化处理。  

                字符识别: 

                对分割后的字符进行缩放、特征提取,获得特定字符的表达形式,然后通过分类判别函数和分类规则,与字符数据库模板中的标准字符表达形式进行匹配判别,就可以识别出输入的字符图像。

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