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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。无需经传统视频采集卡处理，减少图像信息的损失，车牌识别率高、识别速度快、识别功能全、使用方式灵活。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。 

核函数的选择，当下多用的核函数是，所以本中也用核函数，主要是考虑到以下几个因素（1）核函数能够完成非线性映射。（2）所要的培训的参考数据比较少，在运用分类设备时简便。图像的采集、图像预处理、车牌定位、字符分割和字符识别是车牌识别系统的五大环节也是该文研究的重点。多项式的此类函数所对应的参考数据比核函数多，所以对分类设备的工作提出了更高的要求。核函数和分类设备的工作效果之间有较为密切的关系，不过等人在其研究中发现，其不同和工作的效果没有太大的关联，而起到重要作用的是因子C和其对应的参数厂。

三大优点，轻松无忧1，快速访问，无需等待？入口处的摄像头采用智能传感技术，快速记录和识别车牌号码并自动通过，为车主节省宝贵的时间。 2，降低噪音，舒适生活?????等待很容易让人心烦意乱。当我在高峰时段回到社区的角落时，我遇到了一条长长的汽车龙，喇叭声开始响起，这不可避免地成了一种道路疾病！车辆识别系统拒绝社区门外的长车并减少喇叭噪音。 3，安全，贴心护理???识别速度快速准确。有效实现自动比对报警，为防盗等提供可靠信息。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。明智地区分车主和外国车辆，加强对外部车辆的控制，增强的安全性。