车牌的定位与校正
本章主要描述的是对已有车牌定位方法的研究，大宗物流车牌识别对接系统，了解它们的算法原理及其优缺点，并提出了一种效果---适用范围更广的车牌识别系统方法，即将mean shift算法运用到车牌识别系统，然后在此基础上对车牌进行校正。
图像的对比度不足是图像处理的过程中经常会遇到的问题。主要的原因是在获取车牌图像时受外界环境的影响。通过我们对车辆车牌的研究发现，车牌的底色一般为蓝色或者黄色，而车牌上字符的颜色一般为白色或者是黑色。对比度不足的图像会影响到图像的后续处理效果，所以，一般情况下，在进行图像处理前会使用灰度变换的方法来对图像进行对比度增强处理，以达到---视觉效果的目的。
随着高速公路系统新技术的高速发展，车牌识别技术已经成为交通应用方面的重要组成部分，河南濮阳车牌识别，切社会对其的应用也十分广泛，它不但在高速，隧道，桥梁等方面被广泛应用，而且也逐渐的被应用于小区，停车场等方面，车牌识别系统，也在电子---和wei章拍照方面做出较大贡献，介于车牌识别技术的广泛应用，越来越过的也都致力于对其的研究，同时也提出了一些较好的办法。但是，单方面而言其流程大概一致，关键差别在于前端采集系统图像的精度，和后端的算法处理。识别、处理系统在运转过程中接收的车辆图像、车牌定位、字符分割，然后自动识别汽车牌照字符，这是车牌识别系统的---过程。
字符分割：使汽车牌照区域图像在直立方向上完成投影，然后得出汽车牌照图像的直方图，筛选出适合的阈值，挑选出字符及其背景。
车牌定位在选出该范围之后，通过边缘处理、灰度拉伸、二值化处理等等过程，物流车牌识别对接系统，进一步准确字符区域，然后依照字符的尺寸特性选出样板，再完成字符的分割，并对字符的大小实现化处理。濮阳正大电动门业有限公司
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