车牌识别系统安装

解读车牌识别未来趋势。在大数据时代，车牌识别技术已在多个领域中得到广泛应用，成功帮助众多汽车相关产业链构建大数据分析方案。随着客户需求越来越趋于精细化、多样化，复杂场景车牌识别技术正在受到越来越多的关注，场景车牌识别一体机将会成为未来车牌识别相机的发展趋势。但是随着人工智能、云计算等技术的进一步发展，数据管理不断向智能化、个性化、化发展，通用车牌识别技术已渐渐不能满足客户的个性需求。

车牌识别系统的关键技术及算法。对边缘检测后的灰度图进行二值化处理：车牌图像经过边缘检测之后，车牌上的字符及边缘信息会突出出来，同时，其他非字符和非车牌边框的边缘纹理特征也突出了出来，为了减少噪声的影响，需要对车牌图像进行二值化处理，二值化是对图像进行阈值化的一种类型。根据阈值的选取情况，二值化的方法可分为全局阈值法、动态阈值法和局部阈值法，车牌识别系统安装，我们用大类间方差法（也称Otsu算法）进行阈值化，来剔除一些梯度值较小的像素，减少需要查找的车牌范围，二值化处理后车牌图像的像素值为0或者255.

车牌识别系统的关键技术及算法。车牌字符识别算法的研究。基于模板匹配的字符识别算法该算法的步骤是，首先建立模板库，将待识别的字符进行二值化并将其化操作，然后作为输入模式的字符与所有的模板进行匹配，后选择佳匹配作为结果。算法的优点是，在预处理后的图片质量较高、车牌的倾斜程度较低、车牌的纹理特征清晰的情况下，这种算法识别的准确率较高，但是对字符细节信息的忽略导致了在识别相似字符时容易出错。

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