车牌自动辨认系统产品的主要性能指标是辨认率和辨认速度,停车场车牌识别系统商家,这两个性能指标既可以表征一个车牌自动识别系统性能的好坏。但是车辆如果---chao速,---设备所拍到的图像的清晰度很差,所以车牌自动识别系统的识别率和识别速度一直未能大幅提高。因此,研究出高速准确的定位与识别算法是当前的主要任务。
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,内黄停车场车牌识别系统,因此对车牌自动辨认中的图像处理方法的改进是很有---的。
车牌定位是指在经过图像预处理操作后的灰度图像中判断出车辆车牌所在的区域,而车牌分割是指在完整的车辆图像中把本设计所要的车牌区域的图像分割出来,为下一步的字符识别操作做准备。车牌图像处理后的灰度图是一个水平度---的矩形图样,在预处理图中比较集中,且字符的灰度值和相邻字符图样有较明显差别,因此很容易用边缘算法检测操作来对图像进行分割。车牌定位和分割的度将直接影响到终的字符识别的好坏。
常用的车牌定位的方法有基于颜色的方法、基于纹理特征的方法、基于数学形态学的方法、基于小波变换的方法等。这些车牌定位方法,都各自具有不同的局限性。使用mean shift算法进行车牌定位可以获得比较好的效果。对于图像空间的所有像素点,在经过mean shift算法迭代后,智能停车场车牌识别系统,如果终收敛于同一点,则停止迭代。用同样的方法对图像空间中的所有像素点进行迭代遍历,得出的结果根据收敛点的不同可以把整个空间分成几个区域。这些区域即为可能的车牌区域,再通过上述特征在可能的车牌区域中进行对照分析,就可以得到车牌区域。
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