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合肥进军|质量过硬 智能车牌识别 合肥车牌识别

发布日期 :2022-10-19 13:50发布IP:123.58.44.124编号:10666152
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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。基于模板匹配的字符识别算法该算法的步骤是,首先建立模板库,将待识别的字符进行二值化并将其化操作,然后作为输入模式的字符与所有的模板进行匹配,后选择佳匹配作为结果。算法的优点是,在预处理后的图片质量较高、车牌的倾斜程度较低、车牌的纹理特征清晰的情况下,这种算法识别的准确率较高,但是对字符细节信息的忽略导致了在识别相似字符时容易出错。


车牌识别系统的关键技术及算法。车牌定位目前,根据车牌的特征,熵基车牌识别,常见的车牌定位方法有基于车牌颜色特征信息的定位法、基于车牌区域频谱特征的定位法、基于分类器的车牌定位法、基于车牌边缘特征的车牌定位法等,这些方法各有所长。值得注意的是,车牌定位算法的分类并不是,小区车牌识别,区别算法类别的标准并不十分明确。车牌定位算法的方法多种多样、各有所长,智能车牌识别,但存在着计算量大或者定位准确率不高等问题。


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。基于模板匹配的字符识别算法一般的图像匹配技术是利用已知的模板和某种算法对识别图像进行匹配计算,合肥车牌识别,从而判断图像中是否含有该模板的信息和获取坐标,车牌的字符匹配就是这种匹配技术。即车牌字符匹配的实现方式是计算输入模式的车牌字符与样本之间的相似性,取相似性大的样本为输入样本所属的类别。


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