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幾乎每家都宣稱擁有高辨識(shí)率，但為了避免事后因?yàn)殡p方對產(chǎn)品認(rèn)知有差異，而將運(yùn)作不良的責(zé)任互相推托，用戶在采購車牌辨識(shí)系統(tǒng)時(shí)，不妨要求實(shí)地測試，而且測試時(shí)間好超過兩個(gè)禮拜，比較能判斷辨識(shí)結(jié)果是否“言過其實(shí)”。因?yàn)槎嘧兊沫h(huán)境，兩個(gè)禮拜應(yīng)該可以對于場域可能影響辨識(shí)率的情形，大約掌握了八成，如果只是測一天、甚至幾個(gè)小時(shí)，是無法了解的。
攝像頭不停地拍照，交給系統(tǒng)去判斷。原理很簡單，因?yàn)闆]有車輛時(shí)，拍的照片是固定的。撐死了也就白天一幅圖、晚上一幅圖、下雨一幅圖、陰天一幅圖等。有了基礎(chǔ)的圖，就可以區(qū)分有車輛進(jìn)入地圖了。有人說這樣的容錯(cuò)率也太低了，很容易出錯(cuò)。是的，這的確容易出錯(cuò)，所以軟件端做了進(jìn)一步的技術(shù)深入：車輛輪廓識(shí)別。車輛輪廓識(shí)別與車牌識(shí)別的輪廓識(shí)別原理是一樣的，可以參考下面車牌輪廓識(shí)別部分。
車牌字符切割在上一步中，我們成功找到了車牌，并把它從原圖（不是二值化的圖）截取出來了。對截取的車牌圖片進(jìn)行上一步的灰度化、二值化、降噪處理，尤其是邊緣降噪。如果降噪后，干擾的噪聲還是比較大，可以采取腐蝕、膨脹算法來模糊噪聲。如果降噪后的車牌圖片有傾斜現(xiàn)象，就需要對圖片做錯(cuò)切變換（就是傾斜角度調(diào)整）。我們知道，有些車牌是上下結(jié)構(gòu)的，這很容易通過對二值化的圖片做像素掃描來檢測上下兩部分是否中間不粘連，如果不粘連，那就是上下結(jié)構(gòu)車牌。如果不是上下結(jié)構(gòu)，那就是單行結(jié)構(gòu)的新車牌。
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