今天小編為大家介紹煙臺(tái)停車(chē)場(chǎng)系統(tǒng)的車(chē)牌識(shí)別技術(shù)所基于的圖像分割技術(shù)和圖像識(shí)別理論。技術(shù)原理：首先分析并處理包含車(chē)輛牌照的圖像，以確定車(chē)輛牌照在圖像中的位置，并進(jìn)一步提取和識(shí)別文本字符。車(chē)牌識(shí)別過(guò)程主要包括車(chē)牌圖像采集、數(shù)據(jù)預(yù)處理、車(chē)牌定位分析、車(chē)牌字符分割、車(chē)牌字符識(shí)別、結(jié)果輸出和其他一系列算法操作，下面具體講解一下：

車(chē)牌圖形采集：

通過(guò)車(chē)載或車(chē)輛違規(guī)通過(guò)高清攝像頭實(shí)時(shí)捕獲卡片捕獲、不間斷錄制、采集。

數(shù)據(jù)預(yù)處理：

圖像質(zhì)量是影響車(chē)輛識(shí)別率的關(guān)鍵因素。因此，需要對(duì)由HD攝像機(jī)捕獲單元捕獲的原始圖像執(zhí)行噪聲濾波。、自動(dòng)白平衡、自動(dòng)曝光和伽瑪校正、邊緣增強(qiáng)、對(duì)比度調(diào)整和其他處理。

車(chē)牌位置：

車(chē)牌定位的準(zhǔn)確性直接決定了后續(xù)的字符分割和識(shí)別效果，這是影響整個(gè)車(chē)牌識(shí)別率的重要因素。核心是紋理特征分析和定位算法。在圖像預(yù)處理之后在灰度圖像上掃描圖像，并且通過(guò)行掃描確定包含列方向上的牌照片段的候選區(qū)域，并確定該區(qū)域的起始行坐標(biāo)和高度。然后執(zhí)行該區(qū)域的列掃描以確定其列坐標(biāo)和寬度，從而確定牌照區(qū)域。通過(guò)這種算法，可以實(shí)現(xiàn)圖像中所有牌照的定位。

車(chē)牌識(shí)別字符分割：

車(chē)牌區(qū)域位于圖像后，進(jìn)一步處理灰度、灰度拉伸、二值化、邊緣處理，進(jìn)一步準(zhǔn)確定位字符區(qū)域，然后根據(jù)字符大小特征使用動(dòng)態(tài)模板方法進(jìn)行字符分割。 ，角色被分割。大小標(biāo)準(zhǔn)化。

車(chē)牌識(shí)別字符識(shí)別：

縮放分割的字符、特征提取，獲得特定字符的表達(dá)，然后通過(guò)分類(lèi)判別函數(shù)和分類(lèi)規(guī)則匹配字符數(shù)據(jù)庫(kù)模板中的標(biāo)準(zhǔn)字符表達(dá)，并且可以識(shí)別輸入字符圖像。

車(chē)牌識(shí)別結(jié)果輸出：車(chē)牌識(shí)別結(jié)果以文本格式輸出。

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