合肥英泽车牌识别询问报价「进军」

车牌识别系统的关键技术及算法。车牌定位目前，根据车牌的特征，常见的车牌定位方法有基于车牌颜色特征信息的定位法、基于车牌区域频谱特征的定位法、基于分类器的车牌定位法、基于车牌边缘特征的车牌定位法等，这些方法各有所长。值得注意的是，车牌定位算法的分类并不是，区别算法类别的标准并不十分明确。车牌定位算法的方法多种多样、各有所长，但存在着计算量大或者定位准确率不-问题。

车牌识别系统的关键技术及算法。车牌定位车牌定位是车牌识别的关键步骤，为了能在复杂背景和不均匀光照条件下快速准确定位车牌位置，基于改进isotropicsobel边缘检-子的车牌定位算法，由此来解决其存在的问题，该算法通过改进isotropicsobel边缘检-子，实现了车牌图像在水平、垂直以及对角线方向上的纹理特征提取，然后采用otsu算法阈值化，再对阈值化后的二值图像做数学形态学1运算得到车牌的候选区域，后利用车牌特征去除伪车牌。

车牌识别系统的关键技术及算法。算法流程图：输入彩色的车牌图像--灰度化--边缘检测--二值化--去噪--车牌搜索--伪车牌去除--输出车牌。对输入的彩色的图像进行灰度化处理：彩色的图像包含更多的信息，但是直接对彩色的图像进行处理的话，系统的执行速度将会降低，储存空间也会变大。彩色的图像的灰度化是图像处理的一种基本的方法，在模式识别领域得到广泛的运用，合理的灰度化将对图像信息的提取和后续处理有很大的帮助，能够节省储存空间，加快处理速度。