公司车牌识别安装电话

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对图像进行图像形态学操作
由于成像系统、传输介质、记录设备等的不完善，以及天气情况的变化等，图像往往受到多种噪声的污染。在经过二值化处理的图像上，会出现一些与要研究的对象（即区域）不相关的孤立点或者像素块，扰乱图像的研究对象，影响对区域的提取、分割等操作。于是要构造一种有效抑制噪声的滤波器来有效的去除目标和背景中的噪声，同时，能够很好地保护区域的形状、大小及特定的纹理特征。 图像滤波，即在尽量保留图像细节特征的条件下对目标图像的噪声进行抑制，是图像处理中消除噪声的**的操作，其处理的结果的好坏将直接影响到对后续图像进行处理和分析的有效性和可靠性。常用的滤波操作方法有很多种，如中值滤波、形态学滤波、高斯滤波、双边滤波等。我们在这里介绍一下中值滤波和本文所研究系统采用的形态学滤波。
车牌识别系统也是基于形态学操作的重要性质，对经过二值化后的图像首行闭运算操作，使得的字符区域连接起来，然后对图像进行开运算操作，来消除上的噪声，得到明亮的区域从候选区域中去除伪并定位出区域 通过对图像的数学形态算，图像中剩下少部分的连通区域，即为的候选区域，这些区域包括区域和伪区域，为此，需要从图像中去除伪并定位出。
首先，经过对白色连通区域的轮廓进行处理得到矩形边界框，再根据我国长宽比的特征，即44:14，考虑到在定位过程中，由于对的数学形态学操作会减少信息以及拍摄所得到的图像中的倾斜等原因，取长宽阈值为2.0-6.0，这样就剔除了长宽比不符合条件的候选区域。 然后，由于对图像的数学形态学操作会减少信息，所以定位出的区域会有可能小于的实际区域，这时，我们就需要对定位出的区域进行放大，在这里，我们对区域进行放大的比例是120%，即对已经定位出的候选区域的边界进行扩大。由七个字符组成，在对候选区域对应的灰度化图像进行边缘检测二值化之后，正常情况下，水平投影区域内每行的边缘点数要大于14，根据经验值，我们取15。在水平投影区域内会出现较大的波峰，该波峰认为是的上下边界，根据实验结果，要求波峰的始点和终点之差大于20小于120，从而得到的上下边界。后，根据二值化图像中的纹理特息，即在区域范围内会出现明显的梯度变化特征，来确定区域，终定位出。在二值化图像中，255代表图像中的边缘信息，0代表非边缘信息。为了更加的定位出和剔除伪，需要对定位出的区域进行筛选，有两个筛选条件，一个是在二值化图像中灰度值为255和灰度值为0的像素比大于0.25，另一个是二值化图像中灰度的跳变次数范围是[5,30]。
通过对图像的灰度处理、边缘检测、二值化、图像形态学操作定位出的候选区域，接着利用的特征，如长宽比、像素比等，从候选区域中定位出

识别流程
牌照自动识别是一项利用车辆的动态视频或静态图像进行牌照号码、牌照颜色自动识别的模式识别技术。其硬件基础一般包括触发设备（监测车辆是否进入视野）、摄像设备、照明设备、图像采集设备、识别号码的处理机（如计算机）等，其软件核心包括定位算法、字符分割算法和光学字符识别算法等。某些车牌识别系统还具有通过视频图像判断是否有车的功能称之为视频车辆检测。一个完整的车牌识别系统应包括车辆检测、图像采集、车牌识别等几部分(如图1所示)。当车辆检测部分检测到车辆到达时触发图像采集单元，采集当前的视频图像。车牌识别单元对图像进行处理，定位出牌照位置，再将牌照中的字符分割出来进行识别，然后组成牌照号码输出。

车牌识别系统原理图
车牌识别云台摄像机通过光抑制屏蔽，电子快门调节，宽动态功能等来实现抓拍：
强光屏蔽：在低照度彩色摄像机的基础上，通过软件的功能，把图像中亮的部分遮挡。在交通监控中，一般可将大灯的强光遮挡，从而将较清晰的抓拍下来。但是这款摄像机的缺点就是软件分辨不清，对于图像亮部分界定不清，有可能将号码也遮挡，同时无法处理高速运动物体的抓拍。目前国产摄像机在强光屏蔽方面做的比较多，效果各方反映不一。
可调电子快门：对于高速运动的物体抓拍(高速公路上的汽车车速一般都在70KM/小时以上)，可以通过降低电子快门速度来实现清晰抓拍，一般都是通过手动方式调整。但是这种方式的问题就是白天、晚上的照度不一样，必需设置2个快门速度来分别适应白天和晚上的监控。
宽动态功能：这是解决车灯对于抓拍影响的的办法，宽动态早是松下公司提出来的。当背景光过亮时，普通摄像机无法很好的解决明暗图像的显示问题。
作为智能交通领域确定车辆身份的重要手段，车牌识别技术为实现交通的智能管理发挥了很大作用，在各项工作中都有车牌识别技术的渗透。

字符分割
① 字符分割算法的研究
字符分割就是对已经定位出的区域内的字符进行分割，从而获取上的字符，是字符识别的前提和准备。字符分割的好坏，直接影响到识别效果的好坏。在车牌识别系统中，由于污染、背景复杂、光照不均匀、发生倾斜、边框影响以及间隔符等因素影响，很难找到一种普遍使用的分割方法。
区域定位完成之后，由于提取出来的区域内的图像可能存在倾斜现象，因此，在字符分割之前，需要判断图像是否倾斜。在倾斜的情况下，需要准确的求得的倾斜角度，然后把发生倾斜的校正过来，为接下来的字符分割创造条件，这就是的倾斜校正。常用的倾斜校正算法包括Radon变换、Hough变换。在的倾斜校正完成之后，需要去除的上下、左右边界，然后才能把上的字符一个个的分割出来，得到一个单独的字符图像，为后续的字符识别做好准备，即的字符分割。
在的字符分割中，有许多因素会对的字符分割造成影响，例如图像的噪声、的定位不、字符的粘连、汉字的不连通等。本文介绍一种改进的水平投影算法，该算法能够克服这些因素造成的不良影响，并且能够准确的分割出，为后续的识别做好准备。为了分割出相互独立的字符，对经过Otsu算法阈值化的灰度图进行分割。
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