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为了停止车牌辨认，必要如下几个根本的步调:

1) 派司定位，定位图片中的派司地位;

2) 派司字符朋分，把派司中的字符朋分进去;

3) 派司字符辨认，把朋分好的字符停止辨认**构成派司号码。

车牌辨认进程中，派司色彩的辨认根据算法分歧，可能在上述分歧步调实现，通常与车牌辨认相互共同、相互验证。

1) 派司定位

天然情况下，汽车图象配景繁杂、光照不均匀，如安在天然配景中**地肯定派司地区是全部辨认进程的症结。起首对收集到的视频图象停止大规模相干搜刮，找到相符汽车派司特性的多少地区作为候选区，而后对这些侯选地区做进一步阐发、评判，末了选定一个**好的地区作为派司地区，并将其从图象中分别进去。

2) 派司字符朋分

实现派司地区的定位后，再将派司地区朋分成单个字符，而后停止辨认。字符朋分异样平常采纳垂直投影法。因为字符在垂直方向上的投影必定在字符间或字符内的间隙处获得部分**小值的邻近，而且这个地位应满意派司的字符誊写格局、字符、尺寸限定和一些其余前提。利用垂直投影法对繁杂情况下的汽车图象中的字符朋分有较好的后果。

3) 派司字符辨认方法主要有基于模板婚配算法和基于人工神经收集算法。基于模板婚配算法起首将朋分后的字符二值化并将其尺寸巨细缩放为字符数据库中模板的巨细，而后与所有的模板停止婚配，决议**好婚配作为成果。基于人工神经收集的算法有两种:一种是先对字符停止特性提取，而后用所获得特性来练习神经收集分配器;另一种方法是间接把图象输出收集，由收集主动实现特性提取直至辨认出成果。

现实利用中，车牌辨认体系的辨认率还与派司品格和拍摄品格密切相干。派司品格会遭到各类身分的影响，如生锈、污损、油漆剥落、字体退色、派司被遮挡、派司歪斜、高亮反光、多派司、假派司等等;现实拍摄进程也会遭到情况亮度、拍摄方法、车辆速率等等身分的影响。这些影响身分分歧水平上降低了车牌辨认的辨认率，也恰是车牌辨认体系的艰巨和挑衅地点。为了进步辨认率，除赓续地**辨认算法还应当想方法降服各类光照前提，使收集到的图象**利于辨认。