車牌識別已經成爲交通車輛管理重點工作之一，目前，移動端車牌識別在我國警務通、停車場手持收費機等移動終端的使用比較普及，如果在這些終端上能夠集成車牌識別功能，對於維護交通安全和城市治安，實現交通自動化管理有着現實的意義。
那麼如何實現車牌識別的呢，下面簡單說說：
首先對現存的車牌識別算法進行了研究，在諸多算法中尋找到一種適合在Android、iOS平臺上運行的算法。先通過智能手機的攝像頭獲得車牌的彩色圖像，然後將採集到的圖像進處理，包括通過YUV模型進行灰度化，分段線性變換進行灰度拉昇，二值化，Roberts算子進行邊緣檢測，數學形態學處理等，然後通過Hough變換進行車牌矯正，其次用雙投影和灰度跳變的方法實現車牌的定位、分割，最後通過模板匹配實現車牌識別。
圖像中車輛牌照是具有比較顯著特徵的一塊圖象區域，這此特徵表現在：近似水平的矩形區域；其中字符串都是按水平方向排列的；在整體圖象中的位置較爲固定。正是由於牌照圖象的這些特點，再經過適當的圖象變換，它在整幅中可以明顯地呈現出其邊緣。邊緣提取是較經典的算法，此處邊緣的提取採用的是Roberts算子。
分析這種情況產生的原因，歸納起來主要有以下方面:
1、原始圖像清晰度比較高，從而簡化了預處理
2、圖像的平滑處理會使圖像的邊緣信息受到損失，圖像變得模糊
3、圖像的銳化可以增強圖像中物體的邊緣輪廓，但同時也使一些噪聲得到了增強
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