车牌识别是基于图像分割和图像识别理论，对含有车辆号牌的图像进行分析处理，从而确定牌照在图像中的位置，并进一步提取和识别出文本字符。
一个典型的车牌识别处理过程包括：图像采集、图像预处理、车牌定位、字符分割、字符识别及结果输出等处理过程。各个处理过程相辅相成，每个处理过程均须保证其高效和较高的抗干扰能力，只有这样才能保证识别功能达到满意的功能品质。
车牌识别系统的实现方式主要分两种，一种为静态图像识别，另一种为动态视频流识别。静态图像识别受限于图像质量、车牌污损度、车牌倾斜度等因素。动态视频流识别则需要更快的识别速度，受限于处理器的性能指标，特别是在移动终端实现车牌实时识别需要更多性能优化。
停车场车牌识别系统有哪些功能
车辆驶入车牌识别系统抓拍区域，车辆检测器会自动感应到车辆的到来，触发车牌识别一体抓拍车辆的的图像并识别出车牌号。然后通过检索数据库得出车辆类别，通过车牌号数据来判断是否内部车辆，道闸自动开启，同时记下车辆进入时间。
停车场车牌识别系统的功能如下：
1、对于已经入场的车辆，如果识别错误，可以手动修改识别出错的车牌号码，从而保证入场记录的准确。
2、当遇到有逃费，或者不方便进入该停车场的车辆，可以将其添加至软件的黑名单，同时需将该黑名单导入到专用控制器里面，无论是脱机还是在线监控状态，摄像机识别到该车牌，控制器均不会让该车牌进场。
在车牌识别系统中，池州车牌识别，由于车牌污染、背景复杂、光照不均匀、车牌发生倾斜、边框影响以及间隔符等因素影响，小区车牌识别价格，很难找到一种普遍使用的分割方法。车牌字符分割就是对已经定位出的车牌区域内的车牌字符进行分割，从而获取车牌上的字符，是车牌字符识别的前提和准备。车牌字符分割的好坏，直接影响到识别效果的好坏。
车牌区域定位完成之后，由于提取出来的车牌区域内的车牌图像可能存在倾斜现象，因此，在车牌字符分割之前，需要判断车牌图像是否倾斜。在车牌倾斜的情况下，需要准确的求得车牌的倾斜角度，小区车牌识别一体机，然后把发生倾斜的车牌校正过来，为接下来的字符分割创造条件，这就是车牌的倾斜校正。常用的倾斜校正算法包括Radon变换、Hough变换。在车牌的倾斜校正完成之后，需要去除车牌的上下、左右边界，然后才能把车牌上的字符一个个的分割出来，得到一个单独的车牌字符图像，为后续的车牌字符识别做好准备，即车牌的字符分割。
在车牌的字符分割中，专业车牌识别价格，有许多因素会对车牌的字符分割造成影响，例如图像的噪声、车牌的定位不精准、字符的粘连、汉字的不连通等。本文介绍一种改进的水平投影算法，该算法能够克服这些因素造成的不良影响，并且能够准确的分割出车牌，为后续的精准识别做好准备。为了分割出相互独立的字符，对经过Otsu算法阈值化的灰度图进行分割。
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