蕪湖車牌識別-合肥進軍|*安裝-小區車牌識別

在實際的車牌識別系統中獲取的車牌，往往由于拍攝角度的不同、車牌污損、光照不均等原因造成了二值化后的字符會出現形變、粘連、斷裂、細節模糊等情況，這些原因導致了模板匹配在車牌字符識別上的局限性，尤其是停車場車牌識別系統。停車場環境下，車牌圖像受到光照的影響較大，為了提高字符識別的準確率，通常在停車場車牌識別系統中很少采用這種算法。
為了進行車牌識別，需要以下幾個基本的步驟：1)牌照定位，定位圖片中的牌照位置；2)牌照字符分割，車牌自動識別，把牌照中的字符分割出來；3)牌照字符識別，把分割好的字符進行識別，終組成牌照號碼。實際應用中，車牌識別系統的識別率還與牌照質量和拍攝質量密切相關。牌照質量會受到各種因素的影響，如生銹、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2牌照等等；實際拍攝過程也會受到環境亮度、拍攝方式、車輛速度等等因素的影響。這些影響因素不同程度上降低了車牌識別的識別率，也正是車牌識別系統的困難和挑戰所在。為了提高識別率，除了不斷地完善識別算法還應該想辦法克服各種光照條件，自動車牌識別，使采集到的圖像利于識別。
車牌識別系統的關鍵技術及算法。sobel邊緣檢測算子：sobel邊緣檢測還有另外一種形式，稱為isotropicsobel算子，該算子具有各向同性的特征，利用加權平均算子，權值反比于鄰點與中心點的距離，蕪湖車牌識別，當沿著不同方向檢測邊緣時梯度幅度一致，因此它的位置加權系數，在檢測不同方向上的邊緣時梯度的幅度一致，但速度較一般sobel算子要慢一些。用于邊緣檢測的算子很多，常用的還有laplacian邊緣檢測算子、canny邊緣檢測算子等。
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