車牌識(shí)別道閘識(shí)別過程中，車牌色彩的辨認(rèn)依據(jù)算法不同，可能在上述不同過程結(jié)束，一般與車牌識(shí)別彼此配合、彼此驗(yàn)證，天然環(huán)境下，轎車圖像布景雜亂、光照不均勻，如安在天然布景中精確地承認(rèn)車牌區(qū)域是整個(gè)辨認(rèn)過程的要害。

首要對(duì)收集到的視頻圖像進(jìn)行大范圍相關(guān)查找，找到契合轎車車牌特征的若干區(qū)域作為候選區(qū)，然后對(duì)這些侯選區(qū)域做進(jìn)一步分析、評(píng)判，終究選定一個(gè)最佳的區(qū)域作為車牌區(qū)域，并將其從圖象平切開出來。

結(jié)束車牌識(shí)別區(qū)域的定位后，再將車牌識(shí)別區(qū)域切開成單個(gè)字符，然后進(jìn)行辨認(rèn)。字符切開一般選用垂直投影法。因?yàn)樽址诖怪狈较蛏系耐队氨囟ㄔ谧址g或字符內(nèi)的空地處取得部分最小值的鄰近，而且這個(gè)方位應(yīng)滿足車牌的字符書寫格式、字符、標(biāo)準(zhǔn)束縛和一些其他條件。
使用垂直投影法對(duì)雜亂環(huán)境下的轎車圖像中的字符切開有較好的效果，字符辨認(rèn)辦法現(xiàn)在主要有依據(jù)模板匹配算法和依據(jù)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法。依據(jù)模板匹配算法首要將切開后的字符二值化，并將其 標(biāo)準(zhǔn)大小縮放為字符數(shù)據(jù)庫中模板的大小，然后與一切的模板進(jìn)行匹配，終究選最佳匹配作為效果。

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