隨著人工智能和大數(shù)據(jù)技術(shù)的不斷發(fā)展，車牌識(shí)別系統(tǒng)將進(jìn)一步完善與創(chuàng)新，比如與深度學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等技術(shù)結(jié)合，能進(jìn)一步提高識(shí)別的準(zhǔn)確性和魯棒性。

車牌識(shí)別字符分割:

在圖像中定位出車牌區(qū)域后，通過灰度化、灰度拉伸、二值化、邊緣化等處理，進(jìn)一步定位字符區(qū)域，然后根據(jù)字符尺寸特征提出動(dòng)態(tài)模板法進(jìn)行字符分割，并將字符大小進(jìn)行歸一化處理。

字符識(shí)別:

對(duì)分割后的字符進(jìn)行縮放、特征提取，獲得特定字符的表達(dá)形式，然后通過分類器就可以對(duì)字符進(jìn)行識(shí)別，常用的分類算法有神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，SVM等。

結(jié)果輸出:

將車牌識(shí)別的結(jié)果以文本格式輸出。

車牌識(shí)別軟件采用了的計(jì)算機(jī)視覺和圖像處理算法，車牌定位識(shí)別迅速準(zhǔn)確。 結(jié)合模式識(shí)別神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法，具有自適應(yīng)學(xué)習(xí)功能，從而能應(yīng)付不同的環(huán)境、情況和光照條件。簡(jiǎn)單的用戶程序接口使得用戶很方便地將它嵌入用戶應(yīng)用程序。

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