牌照字符識(shí)別方法
主要有基于模板匹配算法和基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法?；谀０迤ヅ渌惴▽⒎指詈蟮淖址祷⑵涑叽绱笮】s放為字符數(shù)據(jù)庫中模板的大小，然后與所有的模板進(jìn)行匹配，選擇佳匹配作為結(jié)果?；谌斯ど窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)的算法有兩種：一種是先對(duì)字符進(jìn)行特征提取，然后用所獲得特征來訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分配器；另一種方法是直接把圖像輸入網(wǎng)絡(luò)，由網(wǎng)絡(luò)自動(dòng)實(shí)現(xiàn)特征提取直至識(shí)別出結(jié)果。

一個(gè)車牌識(shí)別系統(tǒng)的基本硬件配置是由攝像機(jī)、主控機(jī)、采集卡、照明裝置組成。而軟件是由一個(gè)具有車牌識(shí)別功能的圖像分析和處理軟件，以及一個(gè)滿足具體應(yīng)用需求的后臺(tái)管理軟件組成。
車牌識(shí)別系統(tǒng)于是出現(xiàn)了兩種產(chǎn)品形式，一種是軟硬件一體，或者用硬件實(shí)現(xiàn)識(shí)別功能模塊，形成一個(gè)全硬件的車牌識(shí)別器，例如DSP。另外一種形式是開放式的軟、硬件體系，即硬件采用標(biāo)準(zhǔn)工業(yè)產(chǎn)品，軟件作為嵌入式軟件。兩種產(chǎn)品形式各有優(yōu)缺點(diǎn)。開放式體系的優(yōu)點(diǎn)是由于硬件采用標(biāo)準(zhǔn)工業(yè)產(chǎn)品，運(yùn)行維護(hù)容易掌握，備品備件采購可以從任何一家產(chǎn)商獲得，不用擔(dān)心因?yàn)橐患耶a(chǎn)商倒閉或供貨不足而出現(xiàn)產(chǎn)品失效或采購困難。而軟硬件一體式產(chǎn)品，對(duì)于使用者操作產(chǎn)品時(shí)更易操作及控制。對(duì)于后期的維護(hù)調(diào)試也更易于掌握。

車牌識(shí)別的原理是通過計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)，將圖像進(jìn)行處理和分析，提取出上的字符信息，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)號(hào)碼的識(shí)別。具體原理如下：
1. 圖像預(yù)處理：對(duì)圖像進(jìn)行灰度化、二值化、去噪等處理，以提高后續(xù)字符識(shí)別的準(zhǔn)確性。
2. 定位：通過邊緣檢測(cè)、形態(tài)學(xué)處理等方法，找到圖像中的位置，將從圖像中分離出來。
3. 字符分割：將上的字符進(jìn)行分割，以便后續(xù)對(duì)每個(gè)字符進(jìn)行立識(shí)別。常用的方法有基于邊緣檢測(cè)、投影法等。
4. 字符識(shí)別：對(duì)每個(gè)字符進(jìn)行特征提取和模式識(shí)別，將其與預(yù)先訓(xùn)練好的字符模板進(jìn)行比對(duì)，找到匹配的字符。
5. 字符識(shí)別結(jié)果的校驗(yàn)和后處理：對(duì)識(shí)別結(jié)果進(jìn)行校驗(yàn)和后處理，如校驗(yàn)號(hào)碼的合法性、糾正錯(cuò)誤等。
需要注意的是，車牌識(shí)別的準(zhǔn)確性受到多種因素的影響，如光照條件、遮擋、變形等。因此，在實(shí)際應(yīng)用中，通常需要結(jié)合多種技術(shù)手段和算法，以提高車牌識(shí)別的準(zhǔn)確率和魯棒性。

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