車牌識別是基於影象分割和影象識別理論，對含有車輛號牌的影象進行分析處理，從而確定牌照在影象中的位置，並進一步提取和識別出文字字元。車牌識別過程包括影象採集、預處理、車牌定位、字元分割、字元識別、結果輸出等一系列演算法運算，其執行流程如下圖所示：
影象採集：
通過高畫質攝像抓拍主機對卡口過車或車輛違章行為進行實時、不間斷記錄、採集。
預處理：
**質量是影響車輛識別率高低的關鍵因素，因此，需要對高畫質攝像抓拍主機採集到的原始影象進行雜訊過濾、自動白平衡、自動**以及伽馬校正、邊緣增強、對比度調整等處理。
車牌定位：
車牌定位的準確與否直接決定後面的字元分割和識別效果，是影響整個車牌識別率的重要因素。其核心是紋理特徵分析定位演算法，在經過影象預處理之後的灰度影象上進行行列掃瞄，通過行掃瞄確定在列方向上含有車牌線段的候選區域，確定該區域的起始行座標和高度，然後對該區域進行列掃瞄確定其列座標和寬度，由此確定乙個車牌區域。通過這樣的演算法可以對影象中的所有車牌實現定位。
字元分割：
在影象中定位出車牌區域後，通過灰度化、灰度拉伸、二值化、邊緣化等處理，進一步精確定位字元區域，然後根據字元尺寸特徵提出動態模板法進行字元分割，並將字元大小進行歸一化處理。
字元識別：
對分割後的字元進行縮放、特徵提取，獲得特定字元的表達形式，然後通過分類判別函式和分類規則，與字元資料庫模板中的標準字元表達形式進行匹配判別，就可以識別出輸入的字元影象。
結果輸出：將車牌識別的結果以文字格式輸出。
車牌識別技術的實現原理和實現方式
車輛牌照的識別是基於影象分割和影象識別理論，對含有車輛號牌的影象進行分析處理，從而確定牌照在影象中的位置，並進一步提取和識別出文字字元。
識別步驟概括為：車牌定位、車牌提取、字元識別。三個步驟地識別工作相輔相成，各自的有效率都較高，整體的識別率才會提高。
識別速度的快慢取決於字元識別，字元的識別目前的主要應用技術為比對識別樣本庫，即將所有的字元建立樣本庫，字元提取後通過比對樣本庫實現字元的判斷，識別過程中將產生可信度、傾斜度等中間結果值；另一種是基於字元結構知識的字元識別技術，更加有效的提高識別速率和準確率，適應性較強。
車牌識別系統實現的方式主要分為兩種：一種是靜態影象**的識別，另一種是動態**流的實時識別。靜態影象識別技術的識別有效率較大程度上受限於影象的抓拍質量，為單幀影象識別，目前市場產品識別速度平均為200毫秒；而動態**流的識別技術適應性較強，識別速度快，它實現了對**每一幀影象進行識別，增加識別比對次數，擇優選取車牌號，關鍵在於較少的受到單幀影象質量的影響，目前市場產品識別較好的時間為10毫秒。
車牌識別的原理是什麼？
車牌識別停車場管理系統將攝像機在入口拍攝的車輛車牌號碼圖象自動識別並轉換成數碼訊號。做到一卡一車，車牌識別的優勢在於可以把卡和車對應起來，使管理提高乙個檔次，卡和車的對應的優點在於長租卡須和車配合使用，杜絕一卡多車使用的漏洞，提高物業管理的效益；同時自動比對進出車輛，防止偷盜事件的發生。公升級後的攝像系統可以採集更清晰的**，作為檔案儲存，可以為一些糾紛提供有力的證據。
方便了管理人員在車輛出場時進行比對，大大增強了系統的安全性。
汽車牌照自動識別技術是一項利用車輛的動態**或靜態影象進行牌照號碼、牌照顏色自動識別的模式識別技術。通過對影象的採集和處理，完成車牌自動識別功能，能從一幅影象中自動提取車牌影象，自動分割字元，進而對字元進行識別.其硬體基礎一般包括觸發裝置（監測車輛是否進入視野）、攝像裝置、照明裝置、影象採集裝置、識別車牌號碼的處理機（如計算機）等，其軟體核心包括車牌定位演算法、車牌字元分割演算法和光學字元識別演算法等。
某些牌照識別系統還具有通過**影象判斷車輛駛入視野的功能稱之為**車輛檢測。乙個完整的牌照識別系統應包括車輛檢測、影象採集、牌照識別等幾部分（如圖1 所示 ） 。當車輛檢測部分檢測到車輛到達時觸發影象採集單元，採集當前的**影象。
牌照識別單元對影象進行處理，定位出牌照位置，再將牌照中的字元分割出來進行識別，然後組成牌照號碼輸出。
1.車輛檢測
車輛檢測可以採用埋地線圈檢測、紅外檢測、雷達檢測、**檢測等多種方式。採用**檢測可以避免破壞路面、不必附加外部檢測裝置、不需矯正觸發位置、節省開支，而且更適合移動式、可攜式應用的要求。
具備**車輛檢測功能的牌照識別系統，首先對**訊號中的一幀（場）的訊號進行影象採集，數位化，得到對應的數字影象；然後對其進行分析，判斷其中是否有車輛；若認為有車輛通行，則進入到下一步進行牌照識別；否則繼續採集**訊號，進行處理。
系統進行**車輛檢測，需要具備很高的處理速度並採用優秀的演算法，在基本不丟幀的情況下實現影象採集、處理。若處理速度慢，則導致丟幀，使系統無法正確檢測到行駛速度較快的車輛，同時也難以保證在有利於識別的位置開始識別處理，影響系統識別率。因此，將**車輛檢測與牌照自動識別相結合具備一定的技術難度。
2.牌照號碼、顏色識別
為了進行牌照識別，需要以下幾個基本的步驟：
牌照定位，定位**中的牌照位置；
牌照字元分割，把牌照中的字元分割出來；
牌照字元識別，把分割好的字元進行識別，最終組成牌照號碼。
牌照識別過程中，牌照顏色的識別依據演算法不同，可能在上述不同步驟實現，通常與牌照識別互相配合、互相驗證。
（1）牌照定位
自然環境下，汽車影象背景複雜、光照不均勻，如何在自然背景中準確地確定牌照區域是整個識別過程的關鍵。首先對採集到的**影象進行大範圍相關搜尋，找到符合汽車牌照特徵的若干區域作為候選區，然後對這些侯選區域做進一步分析、評判，最後選定乙個最佳的區域作為牌照區域，並將其從圖象中分割出來。
（2）牌照字元分割
完成牌照區域的定位後，再將牌照區域分割成單個字元，然後進行識別。字元分割一般採用垂直投影法。由於字元在垂直方向上的投影必然在字元間或字元內的間隙處取得區域性最小值的附近，並且這個位置應滿足牌照的字元書寫格式、字元、尺寸限制和一些其他條件。
利用垂直投影法對複雜環境下的汽車影象中的字元分割有較好的效果。
（3）牌照字元識別
字元識別方法目前主要有基於模板匹配演算法和基於人工神經網路演算法。基於模板匹配演算法首先將分割後的字元二值化,並將其尺寸大小縮放為字元資料庫中模板的大小，然後與所有的模板進行匹配，最後選最佳匹配作為結果。基於人工神經元網路的演算法有兩種：
一種是先對待識別字元進行特徵提取，然後用所獲得特徵來訓練神經網路分配器；另一種方法是直接把待處理影象輸入網路，由網路自動實現特徵提取直至識別出結果。
實際應用中，牌照識別系統的識別率與牌照質量和拍攝質量密切相關。牌照質量會受到各種因素的影響，如生鏽、汙損、油漆剝落、字型褪色、牌照被遮擋、牌照傾斜、高亮反光、多牌照、假牌照等等；實際拍攝過程也會受到環境亮度、拍攝亮度、車輛速度等等因素的影響。這些影響因素不同程度上降低了牌照識別的識別率，也正是牌照識別系統的困難和挑戰所在。
為了提高識別率，除了不斷的完善識別演算法，還應該想辦法克服各種光照條件，使採集到的影象最利於識別。
車牌識別方案
鑫銀海科技車牌識別方案 車牌識別技術 license plate recognition，lpr 以計算機技術 影象處理技術 模糊識別為基礎，建立車輛的特徵模型，識別車輛特徵，如號牌 車型 顏色等。它是乙個以特定目標為物件的專用計算機視覺系統，能從一幅影象中自動提取車牌影象，自動分割字元，進而對字元...
車牌識別Python程式
coding utf 8 author d1bysj import pymysql db 遠端主機的ip位址，usermysql使用者名稱 dbdatabase名 passwd資料庫密碼 port 3306,資料庫監聽埠，預設3306 charset utf8 指定utf8編碼的連線 cur sql...
什麼是高畫質車牌識別系統
一 背景簡介 所謂高畫質車牌識別系統，實際上是將攝像機中的高畫質技術與車牌識別結合運用的一種技術，從而進一步提高車牌識別率。車牌識別在動態和靜態交通領域中的應用，其效能的核心指標就是識別率，阻礙車牌識別更廣泛更深入應用的瓶頸也在此。高畫質技術在中國也已興起多年，其更好的成像質量有利於進一步提公升車號...