車牌識別對接系統點擊了解更多

在實際工作場景中采集到的數字圖像通常會因為外界環境、攝像設備、傳輸線路或保存精度等方面的原因，使其在進行預處理前受到各種噪聲的污染。并且在圖像處理過程中也可能會對圖像產生噪聲。噪聲與我們想要處理的圖像沒有任何關聯，還會對我們的處理產生不好的影響。所以，一般情況下我們會在進行圖像處理前對圖像采用濾波技術進行處理，常用的濾波方法有：中值濾波、均值濾波、高斯濾波等。對于車牌本身是一連串的字符，不容易識別，因此，首先需要對字符進行分割，將一連串的字符分割成一個一個的字符。

常用的車牌定位的方法有基于顏色的方法、基于紋理特征的方法、基于數學形態學的方法、基于小波變換的方法等。這些車牌定位方法，都各自具有不同的局限性。使用Mean Shift算法進行車牌定位可以獲得比較好的效果。對于圖像空間的所有像素點，在經過Mean Shift算法迭代后，如果終收斂于同一點，則停止迭代。用同樣的方法對圖像空間中的所有像素點進行迭代遍歷，得出的結果根據收斂點的不同可以把整個空間分成幾個區域。而且多數情況下，同時出現多輛汽車，背景有廣告牌、樹木、建筑物、斑馬線以及各種背景文字等，現有的識別方法也不能很好適應多變的環境。這些區域即為可能的車牌區域，再通過上述特征在可能的車牌區域中進行對照分析，就可以得到車牌區域。

定位模塊的基礎功能，屬于在整體車輛圖像之內探尋對應的車牌并且進行對應的提取操作，實際輸入的屬于整體車輛的圖像，而終輸出的則屬于車牌位置的圖像。字符切分模塊則屬于先針對圖像開展配套的二值化操作，之后在二值圖像之內將字符進行對應的分割操作，實際輸入的屬于車牌圖像，而輸出獲得的則屬于字符圖像。識別的功能核心屬于針對字符的配套識別操作，同時在其中獲取配套的結果。事實上，在社區中實施車牌識別系統所帶來的巨大好處是：在通勤高峰時段沒有必要排隊等待ka進入和離開社區才能真正實現順暢的訪問流程。