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如果说，辨认汉字并不是一件难事的话，那么辨认车牌号码对于计算机来说应该是一件比拟容易的事，毕竟车牌只不过是两三个数码而已，然而事实上，让计算机准确无误地辨认一副车牌号码，尤其是在没有档案资料作参考的状况下，那才是真正的本事。车牌号码虽只有三位数字，但长度却远远大于 24 比特（每个数字用 6 位计算机示意则有 24=128 种等可能），再加上后面的省份简称、三位序列号以及前面的汽车类别代码，这些信息就组成了一个简单的号码。
车牌的根本信息（包含省份、邮编和可用号码组）贮存在 CPU 中的数据库中，首先依据车牌的排版规定确定扫描的起始点，而后是扫描行，当扫描到雷同字符时就返回，最初造成车牌的信息，别离送到寄存器和 CPU 内存中。车牌的辨认其实就是光学字符识别（OCR）中的一种，只不过它要求车牌的字符是长方形的，并且字符集比拟固定，只包含：阿拉伯数字和字母，通常是两种或三种组合。
车牌识别系统次要由三个局部组成，即：图像获取、字符宰割和字符识别。
一. 图像获取
车牌识别系统的图像获取局部次要包含三个模块：
- 摄像头模块：用于捕捉车辆后方的彩色图像。
- 图像预处理模块：包含灰度化、二值化等预处理操作，以打消噪声和加强图像的对比度。
- 字符检测模块：用于检测车牌图像中的字符。
在理论利用中，为了进步车牌辨认的速度和准确性，经常采纳一些优化算法，如基于区域的办法、边缘检测等。
二. 字符宰割
字符宰割是将一幅图像宰割成若干个小的区域，每个区域内的字符相互之间能够辨别开来，而同一区域内的字符具备雷同的特色。车牌识别系统中的字符宰割算法次要有基于边缘的宰割算法和基于端点的宰割算法两种。
基于边缘的宰割算法是一种罕用的车牌字符宰割办法。这种算法通常是先将图像的灰度化解决后，而后应用非极大值克制、差分连通域、边缘检测等算法，提取出字符的边缘信息。最初，依据字符的边缘信息将字符宰割成不同的区域。
基于端点的宰割算法是一种较新的算法，它是以字符的端点为宰割的根底。这种算法通常是先将图像的灰度化解决后，而后应用连通区域分析、端点检测等算法，找出每个字符的端点，并以这些端点为宰割的根底。最初，依据字符的端点将字符宰割成不同的区域。
三. 字符识别
字符识别是将车牌字符宰割后的每个字符别离辨认进去。车牌识别系统中的字符识别算法次要是基于机器学习的办法。
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