芜湖车牌识别-合肥进军|*安装-小区车牌识别

在实际的车牌识别系统中获取的车牌，往往由于拍摄角度的不同、车牌污损、光照不均等原因造成了二值化后的字符会出现形变、粘连、断裂、细节模糊等情况，这些原因导致了模板匹配在车牌字符识别上的局限性，尤其是停车场车牌识别系统。停车场环境下，车牌图像受到光照的影响较大，为了提高字符识别的准确率，通常在停车场车牌识别系统中很少采用这种算法。
为了进行车牌识别，需要以下几个基本的步骤：1)牌照定位，定位图片中的牌照位置；2)牌照字符分割，车牌自动识别，把牌照中的字符分割出来；3)牌照字符识别，把分割好的字符进行识别，终组成牌照号码。实际应用中，车牌识别系统的识别率还与牌照质量和拍摄质量密切相关。牌照质量会受到各种因素的影响，如生锈、污损、油漆剥落、字体褪色、牌照被遮挡、牌照倾斜、高亮反光、多牌照、假2牌照等等；实际拍摄过程也会受到环境亮度、拍摄方式、车辆速度等等因素的影响。这些影响因素不同程度上降低了车牌识别的识别率，也正是车牌识别系统的困难和挑战所在。为了提高识别率，除了不断地完善识别算法还应该想办法克服各种光照条件，自动车牌识别，使采集到的图像利于识别。
车牌识别系统的关键技术及算法。sobel边缘检测算子：sobel边缘检测还有另外一种形式，称为isotropicsobel算子，该算子具有各向同性的特征，利用加权平均算子，权值反比于邻点与中心点的距离，芜湖车牌识别，当沿着不同方向检测边缘时梯度幅度一致，因此它的位置加权系数，在检测不同方向上的边缘时梯度的幅度一致，但速度较一般sobel算子要慢一些。用于边缘检测的算子很多，常用的还有laplacian边缘检测算子、canny边缘检测算子等。
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