第七篇：字符特征 选择的字符特征应该满足以下条件： 　　（1）选取的字符特征具有较强的鲁棒性，不受字符变形、弯曲等影响。 　　（2）两个字符的字符特征不能完全相同，但部分相同是允许的，即选择的字符特征是唯一的，但是不能重复。 　　（3）选取的字符特征要尽可能的提供字符的信息 ...

第四篇：车牌定位　　 　　车牌定位就是采用一系列图像处理或者数学的方法从一幅图像中将车牌准确地定位出来。车牌定位提取出的车牌是整个车牌识别系统的数据来源，它的效果的好坏直接影响到整个系统的表现，只有准确地定位出车牌，才会有后续的车牌分割与字符识别。 　　目前车牌定位有两大类、基于灰度、基于彩色 ...

第六篇：字符分割 　　在知道了车牌字符的规律之后，可以根据车牌的特点对字符进行分割。一般最容易想到的方法就是根据车牌投影、像素统计特征对车牌图像进行字符分割的方法。是一种最常用的、最基本的、最简单的车牌字符分割方法。它的精髓是对车牌图像进行逐列扫描，统计车牌字符的每列像素点个数，并得到投影图 ...

　　在年尾用了几天的时间将2014年的所有工作都总结了一遍，将之前的文档综合了下。 　　以下是LPR系统，车牌识别的一些总结资料。 第一篇：LPR研究背景 　　汽车的出现改变了以往出行徒步和以马代步的时代，极大地改变了人们的生活方式，扩大了人们的活动范围，加强了人与人之间的交流。全世界的汽车 ...

第三篇：系统的整体架构 　　LPR系统大体上可由图像采集系统，图像处理系统，数据库管理系统三个子系统组成。它综合了通讯、信息、控制、传感、计算机等各种先进技术，构成一个智能电子系统。 　　图像采集系统：图像采集系统主要由传感器、辅助照明设备和图像采集设备组成，主要功能是采集车辆图像 ...

​第八篇：字符识别 　　车牌定位、车牌倾斜校正、车牌字符分割都是为车牌字符识别做的前提工作，这些前提工作直接关系到车牌识别系统的性能。车牌字符识别是车牌识别系统的核心部分，车牌字符识别的准确率是衡量车牌识别系统的一个很重要的指标。 　　一般字符识别的方法就是采用模式识别方法，简单的来说模式识别 ...

该方法是某个文章中看到的，有点忘了是那一篇了，看的太多也太久了。 Step1、把采集到的RGB图像转换为HSI图像。 　　HSI模型能反映人对色彩的感知和鉴别能力，非常适合基于色彩的图像的相似比较 ...

在对车牌识别过程中，常用的方法有：基于形状、基于色调、基于纹理、基于文字特征等方法。首先基于形状，在车牌中因为车牌为形状规格的矩形，所以目的转化为寻找矩形特征，常常是利用车牌长宽比例特征、占据图像的比例等。基于色调，国内的车牌往往是蓝底白字，可以采用图像的色调或者饱和度特征 ...