内黄小区停车场车牌识别系统服务至上「正大电动门业」

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。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，车牌校正是必须的。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，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。

车牌的规格，参照公an部在年发布的《中国人民共和国机动车号牌》，中国现行的车牌制度之中，存在四类牌照，按照底色和字色分别为：蓝白、黄黑、白黑或红、黑白。字符切分模块则属于先针对图像开展配套的二值化操作，之后在二值图像之内将字符进行对应的分割操作，实际输入的属于车牌图像，而输出获得的则属于字符图像。而边框则包括黑、白两类色彩。国内的车牌体系较为复杂，但实际的尺寸、间距等参数基本一致。基于形态学和边缘检测的车牌定位方法。而目前实际采用的切分方式，其一为以垂直投影作为***的方式；其二为以连通域作为***的处理方案。

车牌定位模块：该单元是指在对原始车辆图像进行图像增强处理和降噪处理后还需对图像进行定位处理，即对在一张完整的车辆图像中去掉我们不需要的部分定位出车牌区域。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限制与缺陷。在一张拍摄的车辆图像中，只有含车牌号码的部分，对识别工作有意义，我们可以将其他区域设法除去，即从整个车辆图像中准确的找出并分离出车牌所在位置的图像，这样做的好处是可以节省系统识别时间。

汽车牌照的识别定位：对汽车牌照范围内的定位是识别车牌整个过程中的重点，假若汽车牌照的定位出现偏差，会直接影响后面的字符分割及字符识别效果。车牌识别系统的优点是处理速度快，识别率超过99％，安装方便，调解方便，性能稳定，显示内容可随时更换。汽车牌照定位的关键点为纹理特征的分析定位方法，该方法在经过预处理之后对灰度图像进行扫描，经过扫描后断定包含汽车牌照的线段的待选区域，后确定此范围内的起始坐标和坐标高度以及列坐标和坐标的宽度，从而判断出整个汽车牌照的区域，这就完成了对图像中的全部汽车牌照实现了定位。