車牌辨識既然是“系統(tǒng)”，當(dāng)中軟硬件架構(gòu)的好壞，當(dāng)然會影響“呈現(xiàn)的結(jié)果”。
至于什么樣的軟件跟硬件，適合什么樣的環(huán)境，這就必須因環(huán)境而異，因為不同的應(yīng)用環(huán)境，小區(qū)起落桿道閘機，對于辨識率的要求未必相同，濰坊道閘，而這就必須靠經(jīng)驗累積。
盡管市場上有林林總總的車牌辨識系統(tǒng)，道閘燈箱廣告多少錢，用對產(chǎn)品與架構(gòu)，可以省去很多的冤枉錢跟時間，但更重要的是，車牌識別道閘機，工程商與系統(tǒng)整合商需要多方配合及了解，而不是一味的只看重某廠牌比較好、比較便宜，凡事貨比三家不吃虧。
完成牌照區(qū)域的定位后，再將牌照區(qū)域分割成單個字符，然后進行識別。
字符分割一般采用垂直投影法。
由于字符在垂直方向上的投影必然在字符間或字符內(nèi)的間隙處取得局部值的附近，并且這個位置應(yīng)滿足牌照的字符書寫格式、字符、尺寸限制和一些其他條件。
利用垂直投影法對復(fù)雜環(huán)境下的汽車圖像中的字符分割有較好的效果 牌照字符識別方法主要有基于模板匹配算法和基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法。
基于模板匹配算法首先將分割后的字符二值化并將其尺寸大小縮放為字符數(shù)據(jù)庫中模板的大小，然后與所有的模板進行匹配，選擇匹配作為結(jié)果。
基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的算法有兩種：一種是先對字符進行特征提取，然后用所獲得特征來訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分配器；另一種方法是直接把圖像輸入網(wǎng)絡(luò)，由網(wǎng)絡(luò)自動實現(xiàn)特征提取直至識別出結(jié)果。
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