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倍 加 信 車 牌 識(shí) 別算法在智能交通系統(tǒng)、出入口管理系統(tǒng)、公安圖幀系統(tǒng)、移動(dòng)警務(wù)系統(tǒng)等多種行業(yè)都已實(shí)現(xiàn)成功運(yùn)用。
各部分實(shí)現(xiàn)流程：
一、圖像採(cǎi)集和轉(zhuǎn)換
考慮到現(xiàn)有牌照的字符與背景的顏色搭配一般有藍(lán)底白字、黃底黑字、白底紅字、綠底白字和黑底白字等幾種，利用不同的色彩通道就能夠?qū)^(qū)域與背景明顯地區(qū)分出來(lái)，比如，對(duì)藍(lán)底白字這樣的最常見(jiàn)的牌照，採(cǎi)用藍(lán)色B通道時(shí)牌照區(qū)域?yàn)橐涣恋木匦?，而牌照字符在區(qū)域中并不呈現(xiàn)。由于藍(lán)色（255，0，0）與白色（255，255，255）在B通道中并無(wú)區(qū)分，而在G、R通道或是灰度圖象中并無(wú)此便利。同理對(duì)白底黑字的牌照可用R通道，綠底白字的牌照能夠用G通道就能夠明顯呈現(xiàn)出牌照區(qū)域的位置，便于興許處理。
二、邊緣提取
邊緣是指圖像局部亮度變化顯著的部分，是圖像風(fēng)、紋理特征提取和形狀特征提取等圖像分析的重要基礎(chǔ)。所以在此我們要對(duì)圖像進(jìn)行邊緣檢測(cè)。圖象增強(qiáng)處理對(duì)圖象牌照的可辯認(rèn)度的改善和簡(jiǎn)化興許的牌照字符定位和切割的難度都是非常有必要的。增強(qiáng)圖象對(duì)照度度的方法有：灰度線性變換、圖象平滑處理等。
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2)、識(shí)別速度快；
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4)、車牌寬度要求低：60-400像素寬度均可識(shí)別；
5)、純C編寫，跨平臺(tái)應(yīng)用靈活；