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车牌识别OCR算法：车牌定位和车牌字符分割讲解
1) 车牌定位
车牌识别自然环境下,汽车图像背景复杂、光照不均匀,如何在自然背景中准确地确定车牌区域是整个识别过程的关键.首先对采集到的视频图像进行大范围相关搜索,找到符合汽车车牌特征的若干区域作为候选区,然后对这些侯选区域做进一步分析、评判,最后选定一个最佳的区域作为车牌区域,并将其从图像中分离出来。
2) 车牌字符分割
车牌识别系统完成车牌区域的定位后,再将车牌区域分割成单个字符,然后进行识别.字符分割一般采用垂直投影法.由于字符在垂直方向上的投影必然在字符间或字符内的间隙处取得局部最小值的附近,并且这个位置应满足车牌的字符书写格式、字符、尺寸限制和一些其他条件。利用垂直投影法对复杂环境下的汽车图像中的字符分割有较好的效果。
3) 车牌字符识别方法主要有基于模板匹配算法和基于人工神经网络算法。基于模板匹配算法首先将分割后的字符二值化并将其尺寸大小缩放为字符数据库中模板的大小,然后与所有的模板进行匹配,选择最佳匹配作为结果.基于人工神经网络的算法有两种：一种是先对字符进行特征提取,然后用所获得特征来训练神经网络分配器；另一种方法是直接把图像输入网络,由网络智能实现特征提取直至识别出结果。
车牌识别OCR算法，实际应用中,车牌识别系统的识别率还与车牌质量和拍摄质量密切相关.车牌质量会受到各种因素的影响,如生锈、污损、油漆剥落、字体褪色、车牌被遮挡、车牌倾斜、高亮反光、多车牌、假车牌等等；实际拍摄过程也会受到环境亮度、拍摄方式、车辆速度等等因素的影响.这些影响因素不同程度上降低了车牌识别的识别率,也正是车牌识别系统的困难和挑战所在。为了提高识别率,除了不断地完善识别算法还应该想办法克服各种光照条件,使采集到的图像最利于识别。
移动端车牌识别技术五大特点：
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支持牌照全，囊括蓝牌、黄牌（双）、军牌（双）、警牌、新能源、农用车牌、教练车牌、领事馆等各种规格牌照；
2.识别速度快，极致优化的车牌定位和识别算法;
3.整牌识别率高，尤其汉字识别摇摇领先同类产品；
4.车牌宽度要求低，车牌宽度≧50个像素，都不影响识别；
5.纯C代码编写
移动端车牌识别软件配置要求：操作系统：支持Android 2.3以上版本，推荐Android4.0以上
移动端车牌识别技硬件配置：推荐ARM Cortex-A7以上，1G RAM
移动端车牌识别摄像头要求：支持自动对焦，200万像素以上。
移动端车牌识别软件安装程序占用空间，3Mbytes。
技术支持：见账号