车牌识别技术的实现原理

图画收集：经过高清摄像抓拍主机对卡口过车或车辆违章行为进行实时、不间断记载、收集。预处理：图片质量是影响车辆辨认率凹凸的关键因素，因而，需要对高清摄像抓拍主机收集到的原始图画进行噪声过滤、主动白平衡、主动曝光以及伽马校正、边缘增强、对比度调整等处理。   

车牌定位：车牌识别技术定位的较精确与否直接决议后边的字符切割和辨认作用，是影响整个车牌辨认率的重要因素。其中心是纹路特征剖析定位算法，在经过图画预处理之后的灰度图画进步行队伍扫描，经过行扫描断定在列方向上含有车牌线段的候选区域，断定该区域的起始行坐标和高度，然后对该区域进队伍扫描断定其列坐标和宽度，由此断定一个车牌区域。经过这样的算法可以对图画中的一切车牌完成定位。 

字符切割：在图画中定位出车牌区域后，经过灰度化、灰度拉伸、二值化、边缘化等处理，进一步精断定位字符区域，然后依据字符尺度特征提出动态模板法进行字符切割，并将字符巨细进行归一化处理。  

字符辨认：对切割后的字符进行缩放、特征提取，取得特定字符的表达形式，然后经过分类判别函数和分类规则，与字符数据库模板中的规范字符表达形式进行匹配判别，就可以辨认出输入的字符图画。  

成果输出：将车牌辨认的成果以文本格式输出。   

车辆车牌的辨认是根据图画切割和图画辨认理论， 对含有车辆号牌的图画进行剖析处理，然后断定车牌在图画中的方位，并进一步提取和辨认出文本字符。  

辨认过程归纳为：车牌定位、车牌提取、字符辨认。三个过程地辨认作业相得益彰，各自的有用率都较高，全体的辨认率才会进步。辨认速度的快慢取决于字符辨认，字符的辨认现在的首要应用技能为比对辨认样本库， 行将一切的字符树立样本库，字符提取后经过比对样本库完成字符的判别， 辨认过程中将产生可信度、倾斜度等中心成果值；另一种是根据字符结构常识的字符辨认技能，愈加有用的进步辨认速率和精确率，适应性较强。  

车牌辨认系统完成的方法首要分为两种：一种是静态图画图片的辨认， 另一种是动态视频流的实时辨认。静态图画辨认技能的辨认有用率较大程度上受限于图画的抓拍质量，为单帧图画辨认，现在市场产品辨认速度平均为200毫秒；而动态视频流的辨认技能适应性较强，辨认速度快， 它完成了对视频每一帧图画进行辨认，增加辨认比对次数，择优选取车牌号，关键在于较少的遭到单帧图画质量的影响，现在市场产品辨认较好的时刻为10毫秒。