车牌识别技术-优快云博客

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车牌识别技术涉及车牌定位、字符分割和字符识别三个关键步骤。首先通过图像搜索找到车牌区域，接着使用垂直投影法分割字符，最后采用模板匹配或神经网络算法进行字符识别。该技术广泛应用于交通监控和智能停车等领域。

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车牌识别技术（Vehicle License Plate Recognition，VLPR）是指能够检测到受监控路面的车辆并自动提取车辆牌照信息（含汉字字符、英文字母、阿拉伯数字及号牌颜色）并进行处理的技术，利用车辆的动态视频或静态图像进行牌照号码、牌照颜色进行自动识别。
通常进行车牌识别需要经历下面3个步骤：
在这里插入图片描述首先是__车牌定位__，需要在自然背景中准确地确定车牌区域。首先对采集到的视频图像进行大范围的搜索，找到符合汽车车牌特征的若干区域作为候选区，然后对这些侯选区域做进一步分析、评判，最后选定一个最佳的区域作为车牌区域。
然后是__车牌图像字符分割__，知道车牌在图片中的位置后，将车牌区域的字符分割出来，得到仅单个字符的图像区域。一种最常用的车牌字符分割方法是垂直投影法，它的原理是对车牌图像进行逐列扫描，统计每列的像素点个数，并得到投影图，根据车牌字符像素统计特点（投影图中的波峰或者波谷），把车牌分割成单个独立的字符。
最后是__车牌字符识别__，主要有基于模板匹配的算法和基于人工神经网络算法。基于模板匹配的算法需要一个字符数据库，首先将上一步分割得到的字符二值化，将尺寸处理为和字符数据库的字符大小相同，再与数据库字符进行匹配，就得到了匹配结果。基于人工神经网络算法首先需要提取图像中字符的特征，再利用特征训练分类器。训练好分类器后，将包含字符的图像区域输入神经网络，就可以得到识别结果。