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车牌的定位与校正

本章主要描述的是对已有车牌定位方法的研究，了解它们的算法原理及其优缺点，并提出了一种效果---适用范围更广的车牌识别系统方法，即将mean shift算法运用到车牌识别系统，然后在此基础上对车牌进行校正。

图像的对比度不足是图像处理的过程中经常会遇到的问题。过去的人工管理方式已经不能适应现代化发展的需要，车辆的牌照自动识别系统是实现智能化管理的重要部分，也是加强车辆和交通秩序管理的重要举措。主要的原因是在获取车牌图像时受外界环境的影响。对比度不足的图像会影响到图像的后续处理效果，车牌识别系统厂家批发，所以，一般情况下，在进行图像处理前会使用灰度变换的方法来对图像进行对比度增强处理，以达到---视觉效果的目的。 

基于模板的识别算法由于其处理速度快、识别率高的特点为大多数设计所采用。文章对计算机图像处理、---、模式识别等车牌识别的背景知识进行深入研究，摸索出了用数字图像知识进行车牌识别的方法并重点研究，对在较为复杂的背景下的车牌定位、字符分割的车牌字符识别算法进行了重点研究，在识别上取得了---效果。它是把分割后的单个字符区域与预置的标准字符集进行匹配处理，取标准字符集中相似度的字符作为识别结果。这种算法的处理步骤是：将单个字符图像区域进行二值化并改变字符大小，使之与字符集中的字符大小相同，然后再进行匹配操作，筛选出相似首先需要有字符模板库，将待识别的字符进行二值化后，将其大小变成字符模板库中字符大小，然后与库中的字符进行匹配，以相似度的字符为终结果。因为算法简单所以算法的速度较快，只要在前期的预处理中降噪做得比较好，阳谷车牌识别系统，这种算法的识别率也相对较高，是一种简单、快速、有效的字符识别技术，商用价值较高。