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太原自动车辆识别系统本地供应-大角度识别
车牌识别系统采用原厂300万像素（可选400万像素、500万像素）识别一体机，识别角度大，识别率高。
图像预处理依据三基色原理，上任何颜色都可以用红绿蓝(RGB)三种不同比例的混合来表示，如果红绿蓝(RGB)三个信号分别用一个字节表示，那么这个图象颜色位数就能达到二十四位真彩，也就是说，在二十四位真彩的数字图像中，每一个像素点由三个字节来表示，该图像颜色位数(即图像实际位图大小)可以计算出一幅图像实际位图大小。实际上，自动车牌识别系统中的车辆图像通过图像卡对运动的车辆图像进行抓拍，并以位图的形式存储在系统内存中。
一般而言，进行车牌识别的理论基础是图像分割和图像识别理论：X先对车牌图像进行分析处理，以确定牌照在图像中的位置，然后将牌照区域提取出来，再进一步识别上面的文字字符。汽车牌照的识别过程包括图像、预处理、车牌、字符分割、字符识别、结果输出等一系列算法操作，操作流程如下：
太原自动车辆识别系统参考案例
需进行图像灰度处理，图像增强，边缘提取，二值化操作。(3)车牌方法的出发点是根据车牌区域的特征对车牌进行判别，将车牌区域与整个车牌区域相分离。汽车牌照本身有很多固有的特征，这些特征在不同的是不同的。(4)字符分割是一种X的字符分割方法，它可以地字符的边界，从而实现车牌中的所有字符。(5)字符识别采用模板匹配算法实现字符识别，要求对车牌进行准确识别。
其具体方法是，将所要识别的字符位图提取字符特征加权值，然后逐个与该类型相关的已知字符的标准特征库加权值进行比较，从中选取佳字符作为识别结果，而当该理想字符相关的特征加权小于给定的小经验值小于给定的小经验值时，它就认为字符匹配成功，并且当理想字符相关的特征加权值大于给定的大经验值时，它被视为匹配错误，如用“？”代替。对易混淆字符需要做进一步的细节区分五、颜色识别对于二值转换后的车牌图像依据我国汽车牌照的特点，很容易分辨出黄色和白色的底色，但是对于蓝底白字和黑底白字需要进—步从原灰度中提取特征，如可以提取车牌分隔符区域，即截取X二个字符右边界和X三个字符的左边界的车牌区，通过分析该区域的灰度来区分蓝色和黑色车牌底色，因为黑色和蓝色灰度之间有明显区别。
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