洛阳车牌识别一体机/洛阳智能停车场管理系统
车牌定位的实现方法
1.直接法：直接分析图像的特征
2.神经网络法：
首先利用神经网络对图像中一个个小窗口进行分类，然后对分类结果进行综合，从而得到牌的准确定位。
3.基于矢量量化的牌定位方法：
在对牌定位的同时进行了图像的压缩；
对图像的处理不是以像素为单位，而是以块为单位，提高了处理速度；
容易识别图像中没有牌的情况。
车牌字符的识别
与通用的OCR识别方法类似。
洛阳车牌识别一体机/洛阳智能停车场管理系统
主要算法：
1．基于模板匹配的OCR算法
首先对待识别字符进行二值化并将其尺寸大小缩放为字符数据库中模板的大小，然后与所有的模板进行匹配，后选佳匹配作为结果。改进：基于关键点的模板匹配算法。
5种简单识别器：简单模板匹配；外围轮廓匹配；改进穿线法；基于Hausdorff距离的模板匹配；简单分类器。
2．基于人工神经网络的OCR算法
车牌字符识别实现要点
1．预处理：
（1）二值化：（彩色分割方法）
难点：阈值选择和牌类型多样（要统一）
方法：全局阈值（OSTU等）和局部阈值
（2）倾斜度校正：Hough变换检测直线倾角。
（3）字符分割与大小归一化：统计分析方法
2．字符识别（OCR）
通用的匹配识别方法，小波变换，分形等
车牌字符识别的难点
牌由汉字、字母和数字组成，汉字的笔画繁多，图像要具有更高的分辨力，系统要具有很高的采集和处理速度，要达到实时处理。这要求采用的算法简洁、实用、有较高的效率。 |
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