车牌识别道闸-江苏金奇(在线咨询)-淮南车牌识别

车牌识别系统的关键技术及算法。

车牌字符识别算法的研究。

基于分类器的字符识别

基于分类器的字符识别，是目前应用较广的一种车牌识别方式。其主要的思路是通过对样本数据的学习，车牌识别停车场，达到自动将数据分类到已知类型。分类器其实是一种数学模型，淮南车牌识别，目前有很多类型的分类器，包括Bayes分类器、决策树模型、BP神经网络分类器等。贝叶斯分类器的分类原理是通过某对象的先验概率，利用贝叶斯公式计算出其后验概率，即该对象属于某一类的概率，选择具有较1大后验概率的类作为该对象所属的类。也就是说，贝叶斯分类器是较1小错误率意义上的优化。

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Sobel边缘检测算子：

Sobel边缘检测还有另外一种形式，称为Isotropic  Sobel算子，该算子具有各向同性的特征，利用加权平均算子，权值反比于邻点与中心点的距离，当沿着不同方向检测边缘时梯度幅度一致， 因此它的位置加权系数更准确，在检测不同方向上的边缘时梯度的幅度一致，车牌识别系统，但速度较一般Sobel算子要慢一些。 用于边缘检测的算子很多，常用的还有Laplacian边缘检测算子、Canny边缘检测算子等。

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对边缘检测后的灰度图进行二值化处理：

车牌图像经过边缘检测之后，车牌上的字符及边缘信息会**出来，同时，其他非字符和非车牌边框的边缘纹理特征也**了出来，为了减少噪声的影响，车牌识别道闸，需要对车牌图像进行二值化处理，二值化是对图像进行阈值化的一种类型。根据阈值的选取情况，二值化的方法可分为全局阈值法、动态阈值法和局部阈值法，我们用较1大类间方差法（也称Otsu算法）进行阈值化，来剔除一些梯度值较小的像素，减少需要查找的车牌范围，二值化处理后车牌图像的像素值为0或者255。