车牌识别过程中，牌照颜色的识别依据算法不同，可能在上述不同步骤实现，通常与车牌识别互相配合、互相验证。牌照定位自然环境下，汽车图像背景复杂、光照不均匀，如何在自然背景中准确地确定牌照区域是整个识别过程的关键。首先对采集到的视频图像进行大范围相关搜索，找到符合汽车牌照特征的若干区域作为候选区，然后对这些侯选区域做进一步分析、评判，后选定一个佳的区域作为牌照区域，并将其从图像中分离出来。
车牌识别系统的关键技术及算法。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突出出来，同时，其他非字符和非车牌边框的边缘纹理特征也突出了出来，为了减少噪声的影响，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.
如何解决场景中诸多个性化功能点，是当前车牌识别技术需要突破的桎梏。场景车牌识别相机无疑为车牌识别技术打开了新的窗口，滁州车牌识别，重构车牌识别技术的落地应用新生态。在车牌识别一体机的研发过程中，团队成员对复杂场景的深度理解是极为重要的。只有具备丰富行业研发经验，并深度发掘场景需求，才能将理论与实践相结合，立体化探索多个场景的痛点与难点，聚焦客户关注点，为产品设计指明方向。对此，熵基车牌识别，深睛车牌识别做出了应对方案，基于多年行业积累，对各个细分场景不断调研、摸索，于行业内推出了五款针对细分场景的车牌识别一体机，旨在帮助车牌识别一体机更好地落地到复杂场景中，满足场景特定功能需求，助力各行业数据化管理、智能化管理、可视化管理进一步升级。
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