目前针对车牌识别系统的研究主要可分为基于嵌入式平台和基于pc机平台两种研究方向。传统的基于pc平台的车牌识别系统除在在信息处理应用实时性方面难以满足人们的日常需求, 同时,在网络管理应用方面也存在带宽的压力,停车场车牌识别系统维修,信息采集终端方面的成本也过高。可见,在实际交通管理应用中,基于pc机平台的车牌识别系统具有很多---与缺陷。鉴于传统基于pc平台的车牌识别系统存在的缺点和不足,小区停车场车牌识别系统,本文提出了基于mcs-51单片机的车牌识别系统。
车牌校正
车牌校正是为了解决拍摄的车牌图像因为角度问题,导致定位后的车牌倾斜,而倾斜的车牌会给车牌识别系统的后继步骤增添麻烦,鹤壁停车场车牌识别系统,车牌校正是必须的。车牌校正是利用车牌区域的矩形序列分布同组成---的字母、数字位置的分布基本一致的特征,找到了矩形序列中矩形左上角像素点排列的近似斜率,从而找出车牌区域的偏转角度,完成车牌图像区域的校正。
字符识别:对分割之后的字符进行收缩、提取字符的特性,停车场车牌识别系统维修电话,分类之后与数据库中标准的字符进行比对,后识别出字符的图像,这是字符识别的整个过程。字符识别的两个重要点为字符特征提取和模式的匹配,该体系主要有以下几种方式:一种方式是用字符的结构特性及其变换进行特征提取,这种方式对于字符的倾斜以及字符的变形等等都有---的兼容性,但它在运算过程中太复杂,且对计算机的性能要求很严格。另一种方式是统计字符特征对其特征进行提取,目前,大部分的字符识别都运用了这种方式。在字符特征提取中,能够借助字符投影的特征及轮廓特征构成字符特征的矢量,然后对汽车牌照字符的特征进行匹配,这样就拥有了清晰的识别率。
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