简述车牌识别的过程

简述车牌识别的流程:图像采集与获取、预处理、车牌定位、字符分割、字符识别、输出车牌识别？机体快照的结果。

图像抓拍采集:通过高清摄像抓拍主机，实时、不间断地记录采集车辆通过卡口的违法行为。

预处理:图像质量是影响车辆识别率的关键因素。因此，需要对高清摄像机采集的原始图像进行噪声过滤、自动白平衡、自动曝光、伽玛校正、边缘增强、对比度调整等处理。

车牌定位:再扫描一遍这个区域。因为是二值图，如果有车牌号，会有黑白变化，尤其是垂直方向。这样可以缩小范围，快速找到车牌。

字符分割:在图像中定位车牌区域后，通过灰度化、灰度拉伸、二值化、边缘化进一步精确定位字符区域，然后根据字符大小特征提出动态模板法进行字符分割，并归一化字符大小。

字符识别:对分割后的字符进行缩放和特征提取，得到特定字符的表情，然后通过分类判别函数和分类规则，匹配字符数据库模板中的标准字符表情，即可识别输入的字符图像。

输出车牌识别？机体快照结果:车牌识别结果以文本格式输出。

车牌识别系统简介

车辆牌照识别(VLPR)是计算机视频图像识别技术在车辆牌照识别中的应用。车牌识别广泛应用于高速公路车辆管理，电子不停车收费(ETC)系统也是采用DSRC技术识别车辆的主要手段。

车牌识别技术要求能够从复杂的背景中提取并识别出运动的车牌，通过车牌提取、图像预处理、特征提取、车牌字符识别等技术识别出车牌号码、颜色等信息。最新的技术水平是字母和数字的识别率可以达到99.7%，汉字的识别率可以达到99%。