车牌识别的六种算法

1。车牌定位
定位是一种算法功能，用于确定车辆图像的哪个方面是车牌。
定位-定位识别车牌
这种差异会进一步增加算法的复杂性，以确定车辆的哪个区域构成牌照，哪个区域不构成牌照。

例如，该算法必须排除车辆的镜子、格栅、前灯、保险杠、贴纸等。通常，算法寻找矩形比例的几何形状。

然而，由于车辆上可能有许多矩形物体，因此需要进一步的算法来验证所识别的物体确实是牌照。为了实现这一点，

算法的关键组件寻找指示对象是牌照的特征。该算法搜索具有统一比例和对比度的相似背景颜色，作为区分车辆上物体的手段。

定位-定位识别车牌
车辆是移动的物体，在算法设计中必须考虑它们的速度。这种速度造成了进一步的复杂性，因为牌照图像有角度地倾斜，

并且容易受到光线变化带来的棘手问题的影响。

外部硬件组件和滤波器可用于控制光波动。
角度偏差和光照波动由新设计的算法控制，该算法能够以高达100 Km/Hr的速度读取牌照，算法中的归一化组件能够针对出

现的对比度和亮度偏移进行调整。
阅读车牌
反射材料
许多国家现在都采用了也是回射器的车牌。本质上，这些类型的牌照通过以最小的散射将光反射回与光源相

同的方向来提高图像的视觉质量。

这种回射能力通过算法大大提高了阅读能力。
2。车牌尺寸和方向
算法的组成部分，用于调整车牌图像的角度偏差，以准确采样、校正并按比例重新计算至最佳尺寸。
车牌尺寸和方向
3。正常化
用于调节捕获的车牌图像的对比度和亮度的算法。
lpr标准化
4。字符分割
在牌照上定位独立字母数字字符的算法。
车牌上的字母数字字符。
算法还寻找颜色相等、等距的字符，用相似的字体结构将每个字符分开。字符的这种顺序一致性体现了一个典型的统一特征集，

而不管牌照的类型如何。

字符分割将每个字母或数字分开，然后通过光学字符识别算法进行处理。
lpr算法
5。光学字符识别
将捕获的图像转换成字母数字文本条目的算法。
光学字符识别
6。句法/几何分析
用特定规则集验证字母数字信息和排列的算法。算法顺序运行，指令以毫秒为单

位执行。在后续算法可以运行之前，需要成功完成每个算法。