随着社会的发展进步，车牌识别已经逐渐的发展成为智能交通系统中较为重要的组成部分，也是收费系统防止作bi的重要手段，更是高速系统自动化收费系统必须解决的关键问题，主要的目的是可以从图像中自动提取出车牌的图像，智能车牌识别，分割字符图像，实现对车牌信息的识别和比对。chao速的车辆的拍照得到的图片比较差，车牌自动辨认系统在车牌辨认上的方便和快捷性比人工车牌辨认强得多，它不仅蕴含着非常大的经济价值而且对社会的发展也有很大的推动作用，因此对车牌自动辨认中的图像处理方法的改进是很有---的。它不仅仅是计算机视觉与模式识别技术重要的研究话题，更是交通管理智能化的关键技术之一。目前，---都致力于这方面的研究，如模版匹配，神经网络，小波变换等，也都取得了较好的研究成果。
车牌定位
车牌定位是指根据车牌图像的区域特征来将车牌在图像中的部分从背景图像中分离开来，由于车牌区域在图像特征主要包括颜色和形状，车牌区域的颜色一般为蓝色、黄色或白色，它们与图像的背景颜色存在较大的差异。但是，为了---地管理停车场和停车难度，停车场系统不断升级，功能也在不断增加。车牌的形状一般为矩形。而---在外形和排列上都存在规律性。车牌定位技术就是将上述特征经过一定的变换与处理后，大宗物流车牌识别对接系统，使之能作为车牌定位的依据。
针对车牌开展配套的定位操作，目的是在拍摄获得的汽车图像之内，识别具体的车piao范围，河南濮阳车牌识别，同时将车牌图像实现提取操作，以此来实现之后的切分以及识别的操作。在日常生活中，车牌识别的技术在安防行业的应用相对普遍，技术相对成熟，---的应用提高了车牌识别的准确率。车牌定位属于综合识别体系的关键构成，科学的判断具体的车牌范围，则属于提升综合体系识别率的---要素。以形态学和有关的边缘检测作为基础的定位方式，---为五方面的基础流程。
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