曲周县车牌识别系统联系方式

一个车牌识别系统的后台管理体系，决定了这个车牌识别系统是否好用。清楚地认识到重要的一点是识别率达到是不可能的，因为车牌照污损、模糊、遮挡，或者天气也许很糟（下雪﹑冰雹﹑大雾等等）。

例如一个车牌系统在白天有90%以上的准确度，到了傍晚就降到80%，夜间又降到70%，这种不稳定的系统，比起全天候平均拥有70%准确度的车牌辨识系统更难于整合。因为使用者会认为，既然白天的辨识率有90%，那全天候的准确率都要达到90%才合理，这样的规格还不包括奇怪的环境干扰(暴雨袭击、冰雹、浓雾区段等)，与架设环境限制(高度限制、风大摇晃限制、不容易遭受人为破坏等)。

在讲述车牌识别过程之前，笔者要先说一下高速路口的ETC是一套依赖RFID技术的电子识别装置。这种识别技术，是通过射频技术，去识别贴在汽车前挡风或者其他便于RFID读写端识别的位置上的电子标签来识别和收费的。因此ETC和车牌识别系统是两套系统，因为车牌识别系统不承担充值和消费功能，因此ETC就应运而生。

摄像头不停地拍照，交给系统去判断。原理很简单，因为没有车辆时，拍的照片是固定的。撑死了也就白天一幅图、晚上一幅图、下雨一幅图、阴天一幅图等。有了基础的图，就可以区分有车辆进入地图了。有人说这样的容错率也太低了，很容易出错。是的，这的确容易出错，所以软件端做了进一步的技术深入：车辆轮廓识别。车辆轮廓识别与车牌识别的轮廓识别原理是一样的，可以参考下面车牌轮廓识别部分。

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。

车牌字符切割在上一步中，我们成功找到了车牌，并把它从原图（不是二值化的图）截取出来了。对截取的车牌图片进行上一步的灰度化、二值化、降噪处理，尤其是边缘降噪。如果降噪后，干扰的噪声还是比较大，可以采取腐蚀、膨胀算法来模糊噪声。如果降噪后的车牌图片有倾斜现象，就需要对图片做错切变换（就是倾斜角度调整）。我们知道，有些车牌是上下结构的，这很容易通过对二值化的图片做像素扫描来检测上下两部分是否中间不粘连，如果不粘连，那就是上下结构车牌。如果不是上下结构，那就是单行结构的新车牌。