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車牌定位

車牌定位是指根據車牌圖像的區域特征來將車牌在圖像中的部分從背景圖像中分離開來，由于車牌區域在圖像特征主要包括顏色和形狀，車牌區域的顏色一般為藍色、黃色或白色，它們與圖像的背景顏色存在較大的差異。車牌的形狀一般為矩形。識別的功能核心屬于針對字符的配套識別操作，同時在其中獲取配套的結果。而車牌號在外形和排列上都存在規律性。車牌定位技術就是將上述特征經過一定的變換與處理后，使之能作為車牌定位的依據。

在車牌識別的整個過程中，為了達到字符識別的目標從提取的車牌圖像中分割出字符的工作室必不可少的，閥值分割，目標與背景區別，車牌字符傾斜校正，單個字符切割以及字符的化都是圖像字符分割的主要工作。

車牌圖像閥值分割：閥值分割主要是基于像素的一種圖像分割方法，主要目的是選擇一個合適的灰度值T將圖像所有的灰度值相比較，大于T和小于T的分別歸類，在識別系統中圖像經過預處理，質量有所提高，且背景干擾不嚴重我們通常使用zui大類間方差法（Otsu法）進行分割其方法原理如下：

核函數的選擇，當下多用的核函數是，所以本中也用核函數，主要是考慮到以下幾個因素（1）核函數能夠完成非線性映射。（2）所要的培訓的參考數據比較少，在運用分類設備時簡便。車牌的規格，參照公an部在年發布的《中國人民共和國機動車號牌》，中國現行的車牌制度之中，存在四類牌照，按照底色和字色分別為：藍白、黃黑、白黑或紅、黑白。多項式的此類函數所對應的參考數據比核函數多，所以對分類設備的工作提出了更高的要求。核函數和分類設備的工作效果之間有較為密切的關系，不過等人在其研究中發現，其不同和工作的效果沒有太大的關聯，而起到重要作用的是因子C和其對應的參數廠。

識別的方法，可以選擇的有神經網絡法和模塊匹配法等。在這里，對車牌定位的精度要求是很高的，這也關乎我們后期對圖片的處理結果。車牌包含的信息是多個字符，想要對車牌進行識別，首先我們需要將車牌的多個字符進行分割處理。而對于車牌識別算法的廠家來說，如何延伸對目標車輛的識別范圍，實現更準確的識別是市場所需。字符分割技術將車牌的多個字符分割為單一字符，我們利用識別技術對字符進行識別。主要的識別技術有神經網絡法和模塊匹配法等。目前重要的是必須提高系統的識別率。