接着昨天的工作继续。定位的过程有些是基于车牌的颜色进行定位的，自己则根据数字图像一些形态学的方法进行定位的。 合着代码进行相关讲解。 1.相对彩色图像进行灰度化，然后对图像进行开运算。再用小波变换获取图像的三个分量。考虑到车牌的竖直分量较为丰富，选用竖直分量进行后续操作 ...

接着昨天的工作，把最后一部分识别讲完。 关于字符识别这块，一种最省事的办法是匹配识别，将所得的字符和自己的标准字符库相减，计算所得结果，值最小的即为识别的结果。不过这种方法是在所得字符较为标准的情况，由于众多因素影响，切割出来的字符往往不是标准的，因此识别效果也不好。本次采用 ...

本着对车牌比较感兴趣，自己在课余时间摸索关于车牌的定位与识别，现将自己所做的一些内容整理下，也方便和大家交流。 考虑到车牌的定位涉及到许多外界的因素，因此有必要对车牌照的获取条件进行一些限定： 一.大部分车牌照都是用自己的手机照的，大小在1M左右，距离车牌照距离 ...

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 ...

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 ...

去年七月份因为学校项目需要开始接触图像处理，但那时候只是到网上找车牌识别代码，然后加入到自己的项目中，不太清楚细节原理。 现在自己重新一步步实现车牌识别。 ...

尊敬原作者，转自:http://blog.csdn.net/hqw7286/article/details/5810353 一直研究车牌识别算法，主要关注车牌定位和字符识别。我想分享一下我对车牌定位的看法。 从根本上讲，车牌定位的算法分为三类，一类是基于边缘的，一类是基于颜色的，一类 ...