安顺车牌识别系统，需要以下基本步骤

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安顺车牌识别系统，需要以下基本步骤：

1.牌照定位，定位图片中的牌照位置；

2.分割牌照字符，分割牌照中的字符；

3.识别牌照字符，识别分割好的字符，z终形成牌照号。

安顺车牌识别系统在车牌识别过程中，车牌颜色的识别依据算法不同，可以在上述不同步骤中实现，通常与车牌识别相配合.互相验证。

1.牌照定位

车牌识别系统在自然环境下，汽车图像背景复杂.光线不均匀，如何在自然背景下准确确定牌照区域是整个识别过程的关键。首先，搜索收集到的视频图像，找到几个符合汽车牌照特点的区域作为候选区域，然后进一步分析这些候选区域.判断，然后选择合适的区域作为牌照区域，并将其从图像中分离出来。

2.牌照字符分割

车牌识别系统完成许可区域的定位后，将许可区域划分为单个字符，然后进行识别。垂直投影法通常用于字符分割。由于字符在垂直方向上的投影需要在字符之间或字符之间的间隙附近获得局部小值，且该位置应符合许可证的字符书写格式.字符.尺寸限制和其他一些条件。采用垂直投影法杂环境下汽车图像中的字符分割有很好的效果。

3.许可字符识别方法主要包括基于模板匹配算法和基于人工神经网络的算法。基于模板匹配车牌识别系统算法，先将分割后的字符二值化，将其尺寸缩小到字符数据库中的模板尺寸，然后与所有模板匹配，选择匹配作为结果。基于人工神经网络的算法有两种:一种是先提取字符的特征，然后用获得的特征训练神经网络分配器；另一种方法是直接将图像输入网络，从网络中自动提取特征，直到识别结果。

在实际应用中，车牌识别系统的识别率也与车牌质量和拍摄质量密切相关。车牌质量会受到生锈等各种因素的影响.污损.油漆剥落.字体褪色.牌照被遮挡.牌照倾斜.高亮反光.多牌照.假牌照等。；实际拍摄过程也会受到环境亮度的影响.拍摄方式.车辆速度等因素的影响。这些影响因素在不同程度上降低了车牌识别的识别率，这也是车牌识别系统的难点和挑战。为了提高识别率，除了不断改进识别算法外，还应找到克服各种光照条件的方法，使收集到的图像有利于识别。

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