武安市车牌识别系统价格

识别速度决定了一个车牌识别系统是否能够满足实时实际应用的要求。一个识别率很高的系统，如果需要几秒钟，甚至几分钟才能识别出结果，那么这个系统就会因为满足不了实际应用中的实时要求而毫无实用意义。例如，在高速公路收费中车牌识别应用的作用之一是减少通行时间，速度是这一类应用里减少通行时间、避免车道堵车的有力保障。

在日常录入违法号牌信息中发现车辆号牌信息与系统显示的车牌信息不符时，民警通过核查车辆信息后，把有违反交通法规的车辆信息录入指挥中心的黑名单报警系统。此车在辖区内行驶时，号牌会被系统自动识别报警。

停车场车辆牌照识别系统的工作原理如下：1.系统通过视频采集接口采集摄像头摄入包含车牌的视频图像；2.再对动态采集到的图像进行处理以克服图像干扰，改善识别效果；3.接着在动态采集到的图像中自动找到车牌的位置也就是边缘检测，并分割出单个字符的矩形区域；4.对车牌进行二值化,后把规整好的字符输入字符识别系统进行识别。

车辆识别在拍照之前，当然是要识别车辆确实是进入了摄像头的佳焦距位置了，车牌识别系统才会采集车辆的图像。所以，识别车辆就是车牌识别的步。那么，如何识别车辆呢？有很多办法，其中红外法是常用的办法。因为摄像头和系统是被动采集数据的，所以它不知道什么时候该拍照。当车辆进入拍摄区域，红外射线会被车辆遮挡，这个时候摄像头和系统联动，就会拍下车辆的照片，以供后续车牌识别之用。当然了，这种简单的红外遮挡法测是否有车辆进入，人或者其他物体遮挡了红外线，也会诱发拍照。

图片初级处理——灰度化、二值化大家都知道，灰色是介于白色和黑色之间的颜色，而且这个灰色深浅不一样，所以白色和黑色之间的灰色就有很多。这颜色一多，计算机就眼花缭乱了。所以呢，干脆把图片二值化。啥叫二值化呢？就是让图片只有黑色和白色，就是只有两个颜色值，顾名思义把图片搞成黑白二色的过程就是二值化。再形象的比喻一下，就是熊猫化！在计算机RGB颜色空间内，白色就是255，黑色就是0，其他颜色就是在这0-255之间了。

图形检索，定位车牌图片处理到这一步，来了——车牌检索。动脑筋的朋友可能已经意识到了，车牌是规则的长方形，我们只要找二值化后图片里的长方形就好了。问题来了，你找长方形，问题是有些车辆的撒热窗就是长方形。爱动脑筋的小伙伴已经注意到了，车牌的长宽比与车身其他位置的形状长宽比不同。掌握了上面的基本常识，那么我们距离找到车牌就更近了。计算机扫描整个二值化的图片，由左到右，由上到下，把颜色从黑到白或者由白到黑的像素全部记录下来。然后根据这些像素来计算哪个区域是长方形，并且符合车牌的比例。