南开区小区车牌识别安装电话

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对输入的彩像进行灰度化处理：
彩像包含更多的信息，但是直接对彩像进行处理的话，系统的执行速度将会降低，储存空间也会变大。彩像的灰度化是图像处理的一种基本的方法，在模式识别领域得到广泛的运用，合理的灰度化将对图像信息的提取和后续处理有很大的帮助，能够节省储存空间，加快处理速度。
边缘检测的方法是考察图像的像素在某个领域内灰度的变化情况，标识数字图像中亮度变化明显的点。图像的边缘检测能够大幅度地减少数据量，并且剔除不相关的信息，保存图像重要的结构属性。在实际的图像分割中，往往只用到一阶和二阶导数进行边缘检测，虽然，在原理上，可以用更高阶的导数，但是，因为噪声的影响，在纯粹二阶导数操作中就会出现对噪声敏感的现象，三阶以上的导数信息往往失去了应用价值。此外，二阶导数还可以说明灰度突变的类型，在有些情况下，如灰度变化均匀的图像，只利用一阶导数可能找不到边界，此时二阶导数就能提供很有用的信息。为了减少二阶导数对噪声敏感，解决的办法是先对图像进行平滑滤波，消除部分噪声，再进行边缘检测。

对边缘检测后的灰度图进行二值化处理
图像经过边缘检测之后，上的字符及边缘信息会**出来，同时，其他非字符和非边框的边缘纹理特征也**了出来，为了减少噪声的影响，需要对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，减少需要查找的范围，二值化处理后图像的像素值为0或者255。

Sobel边缘检测算子
Sobel算子是根据邻域像素与当前像素的距离有不同的权值，强调中心像素的对边邻域像素对其的影响，而消弱4个对角近邻像素的作用。图像中每一个像素点都用这两个核做卷积，一个卷积核对图像垂直边缘响应，而另一个则对水平边缘响应，取两个卷积之中的值作为该像素点的输出值。这样使得Sobel算子对噪声有抑制作用，因此不会出现很多孤立的边缘像素点，不过Sobel算子对边缘的定位不是很，图像的边界宽度往往不止一个像素，不适合对边缘定位准确性要求很高的应用。与Prewitt相似，Sobel算子也是通过像素平均来实现的，也有一定的抗噪能力。值得注意的是它们都不是各向同性的，所以它们检测出来的边缘并不是完全连通的，会有一定程度的断开。
Sobel边缘检测还有另外一种形式，称为Isotropic  Sobel算子，该算子具有各向同性的特征，利用加权平均算子，权值反比于邻点与中心点的距离，当沿着不同方向检测边缘时梯度幅度一致， 因此它的位置加权系数更准确，在检测不同方向上的边缘时梯度的幅度一致，但速度较一般Sobel算子要慢一些。 用于边缘检测的算子很多，常用的还有Laplacian边缘检测算子、Canny边缘检测算子等。

车辆检测
车辆检测可以采用埋地线圈检测、红外检测、检测技术、视频检测等多种方式。采用视频检测可以避免破坏路面、不必附加外部检测设备、不需矫正触发位置、节省开支，而且更适合移动式、便携式应用的要求。
系统进行视频车辆检测，需要具备很高的处理速度并采用的算法，在基本不丢帧的情况下实现图像采集、处理。若处理速度慢，则导致丢帧，使系统无法检测到行驶速度较快的车辆，同时也难以**在有利于识别的位置开始识别处理，影响系统识别率。因此，将视频车辆检测与牌照自动识别相结合具备一定的技术难度。
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