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車牌識(shí)別系統(tǒng)，需要以下基本步驟：

1.牌照定位，定位圖片中的牌照位置；

2.分割牌照字符，分割牌照中的字符；

3.識(shí)別牌照字符，識(shí)別分割好的字符，z終形成牌照號(hào)。

車牌識(shí)別系統(tǒng)在車牌識(shí)別過(guò)程中，車牌顏色的識(shí)別依據(jù)算法不同，可以在上述不同步驟中實(shí)現(xiàn)，通常與車牌識(shí)別相配合.互相驗(yàn)證。

1.牌照定位

車牌識(shí)別系統(tǒng)在自然環(huán)境下，汽車圖像背景復(fù)雜.光線不均勻，如何在自然背景下準(zhǔn)確確定牌照區(qū)域是整個(gè)識(shí)別過(guò)程的關(guān)鍵。首先，搜索收集到的視頻圖像，找到幾個(gè)符合汽車牌照特點(diǎn)的區(qū)域作為候選區(qū)域，然后進(jìn)一步分析這些候選區(qū)域.判斷，然后選擇合適的區(qū)域作為牌照區(qū)域，并將其從圖像中分離出來(lái)。

2.牌照字符分割

車牌識(shí)別系統(tǒng)完成許可區(qū)域的定位后，將許可區(qū)域劃分為單個(gè)字符，然后進(jìn)行識(shí)別。垂直投影法通常用于字符分割。由于字符在垂直方向上的投影需要在字符之間或字符之間的間隙附近獲得局部小值，且該位置應(yīng)符合許可證的字符書(shū)寫(xiě)格式.字符.尺寸限制和其他一些條件。采用垂直投影法雜環(huán)境下汽車圖像中的字符分割有很好的效果。

3.許可字符識(shí)別方法主要包括基于模板匹配算法和基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的算法。基于模板匹配車牌識(shí)別系統(tǒng)算法，先將分割后的字符二值化，將其尺寸縮小到字符數(shù)據(jù)庫(kù)中的模板尺寸，然后與所有模板匹配，選擇匹配作為結(jié)果?；谌斯ど窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)的算法有兩種:一種是先提取字符的特征，然后用獲得的特征訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分配器；另一種方法是直接將圖像輸入網(wǎng)絡(luò)，從網(wǎng)絡(luò)中自動(dòng)提取特征，直到識(shí)別結(jié)果。

在實(shí)際應(yīng)用中，車牌識(shí)別系統(tǒng)的識(shí)別率也與車牌質(zhì)量和拍攝質(zhì)量密切相關(guān)。車牌質(zhì)量會(huì)受到生銹等各種因素的影響.污損.油漆剝落.字體褪色.牌照被遮擋.牌照傾斜.高亮反光.多牌照.假牌照等。；實(shí)際拍攝過(guò)程也會(huì)受到環(huán)境亮度的影響.拍攝方式.車輛速度等因素的影響。這些影響因素在不同程度上降低了車牌識(shí)別的識(shí)別率，這也是車牌識(shí)別系統(tǒng)的難點(diǎn)和挑戰(zhàn)。為了提高識(shí)別率，除了不斷改進(jìn)識(shí)別算法外，還應(yīng)找到克服各種光照條件的方法，使收集到的圖像有利于識(shí)別。

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