平原县定制车牌识别系统

牌照字符识别方法
主要有基于模板匹配算法和基于人工神经网络算法。基于模板匹配算法将分割后的字符二值化并将其尺寸大小缩放为字符数据库中模板的大小，然后与所有的模板进行匹配，选择佳匹配作为结果。基于人工神经网络的算法有两种：一种是先对字符进行特征提取，然后用所获得特征来训练神经网络分配器；另一种方法是直接把图像输入网络，由网络自动实现特征提取直至识别出结果。

一个车牌识别系统的基本硬件配置是由摄像机、主控机、采集卡、照明装置组成。而软件是由一个具有车牌识别功能的图像分析和处理软件，以及一个满足具体应用需求的后台管理软件组成。
车牌识别系统于是出现了两种产品形式，一种是软硬件一体，或者用硬件实现识别功能模块，形成一个全硬件的车牌识别器，例如DSP。另外一种形式是开放式的软、硬件体系，即硬件采用标准工业产品，软件作为嵌入式软件。两种产品形式各有优缺点。开放式体系的优点是由于硬件采用标准工业产品，运行维护容易掌握，备品备件采购可以从任何一家产商获得，不用担心因为一家产商倒闭或供货不足而出现产品失效或采购困难。而软硬件一体式产品，对于使用者操作产品时更易操作及控制。对于后期的维护调试也更易于掌握。

车牌识别的原理是通过计算机视觉技术，将图像进行处理和分析，提取出上的字符信息，从而实现对号码的识别。具体原理如下：
1. 图像预处理：对图像进行灰度化、二值化、去噪等处理，以提高后续字符识别的准确性。
2. 定位：通过边缘检测、形态学处理等方法，找到图像中的位置，将从图像中分离出来。
3. 字符分割：将上的字符进行分割，以便后续对每个字符进行立识别。常用的方法有基于边缘检测、投影法等。
4. 字符识别：对每个字符进行特征提取和模式识别，将其与预先训练好的字符模板进行比对，找到匹配的字符。
5. 字符识别结果的校验和后处理：对识别结果进行校验和后处理，如校验号码的合法性、纠正错误等。
需要注意的是，车牌识别的准确性受到多种因素的影响，如光照条件、遮挡、变形等。因此，在实际应用中，通常需要结合多种技术手段和算法，以提高车牌识别的准确率和鲁棒性。