智能车牌识别的算法实现

也许所有智能车牌识别的关键依赖感全是其计算方法的实效性。这类计算方法十分仔细，一般必须数万行 编码来填补这类复杂度。搭建大中型数学模型，并可计算机系统做好各种状况的计算机建模。从总体上，出色的智能车牌识别系统必须一连串六个主要计算方法。

1.车牌本地化

智能车牌识别本地化-精确定位识别车牌这类差别会更进一步提升计算方法的复杂度，该计算方法必须明确车子的哪一个地区组成车牌，而哪一个地区不是车牌。例如，智能车牌识别的计算方法必须清除车子的后视镜，格栅，前贴纸等。一般，计算方法找寻矩形占比的几何形状。但是，由于车子上能够有许多矩形物件，因此必须更进一步的计算方法来验证所标识的物件确实是车牌。为了实法的关键部件会找寻表明该物件是车牌的特征。

2.车牌尺寸和方向

智能车牌识别能够依据车牌图象的角度偏斜做好调整的计算方法部件，以确切取样，校正并按占比重新计算大小。

3.归一化用以调整捕获的车牌图象的对比度和色度的计算方法。

4.字符分割在车牌上精确定位单独的字母数字字符的计算方法。智能车牌识别的计算方法还会找寻颜色和等距相等的字符，并使用类似的字体结构将每一个单独的字符分开。字符的这类顺序一致体一的特征集，而与车牌的类型不相干。字符分割将每一个字母或数字分开，随后根据光学字符识别（OCR）计算方法对其做好处理。

5.光学字符识别（OCR）用以将捕获的图象转换为字母数字文本条目的计算方法。

6.句法/几何分析用以验证具有特定规则集的字母数字信息和排列的计算方法。智能车牌识别的计算方法按顺序执行，指令以毫秒为单位执行。在后续计算方法能够运行之前，必须出色做好每一个计算方法