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车牌的定位与校正

本章主要描述的是对已有车牌定位方法的研究，了解它们的算法原理及其优缺点，并提出了一种效果更好适用范围更广的车牌识别系统方法，即将Mean Shift算法运用到车牌识别系统，然后在此基础上对车牌进行校正。

图像的对比度不足是图像处理的过程中经常会遇到的问题。主要的原因是在获取车牌图像时受外界环境的影响。对比度不足的图像会影响到图像的后续处理效果，所以，一般情况下，在进行图像处理前会使用灰度变换的方法来对图像进行对比度增强处理，以达到改善视觉效果的目的。新款三代车牌识别系统，识别率高，识别速度快，运行稳定，性能高。 

车牌的底色检测

车牌颜色不是单一的，所以在识别的过程中我们还需要对车牌的颜色予以区分。通过我们对车辆车牌的研究发现，车牌的底色一般为蓝色或者黄色，而车牌上字符的颜色一般为白色或者是黑色。车牌不是单一颜色的，如果是那么我们就没办法识别了，因此，我们需要对车牌的颜色予以区分。车牌的定位与校正本章主要描述的是对已有车牌定位方法的研究，了解它们的算法原理及其优缺点，并提出了一种效果更好适用范围更广的车牌识别系统方法，即将MeanShift算法运用到车牌识别系统，然后在此基础上对车牌进行校正。本设计采用的是RGB 模型检测方法，具体的方法就是将检测得到的像素点与 RGB 模型进行比对，就可以得出车牌的颜色。

车牌识别系统是近年来备受关注的停车场智能管理系统。它早已应用于公路车辆管理，近年来已应用于出入口控制系统，为停车场智能化管理提供了新的解决方案。目前，中国的一些企业已经涉足这一领域。车牌识别一体机是停车场智能管理系统的重要组成部分。它包括车牌识别，摄像头，前端存储和补光灯。在实际应用中，车牌识别机通过摄像头拍摄图像，自动识别车辆进出车辆时的车牌号，车牌颜色，车辆类型等，并记录信息。通过车牌提取，图像预处理，特征提取，车牌字符识别等技术，可以识别车辆品牌和颜色信息。作为车辆的进出时间，以及自动门和栏杆。将机器的控制设备组合起来实现车辆的自动管理。

今天，小编将为您详细介绍“车牌识别系统”的具体应用！车牌识别系统是计算机视频图像识别技术在车辆车牌识别中的应用。车牌识别技术要求可以从复杂的背景中提取和识别运动牌照。通过车牌提取，图像预处理，特征提取，车牌字符识别等技术，可以识别车辆品牌和颜色信息。车牌识别率：字母数字识别率达到99.9％，汉字单字识别率达到99.8％。车牌识别类型也很齐全，可以识别各种反光和脏污。3）由自动识别系统的检索模块对车牌图像进行搜索与检测，在定位出包含牌照字符的长方形形区域的基础上对上述矩形区域进行分割。