車牌識別軟件原理 車牌識別是基于計算機視覺和模式識別理論，對含有車輛號牌的圖像進行分析處理，從而確定牌照在圖像中的位置，并進一步提取和識別出文本字符。車牌識別過程包括圖像采集、定位、字符分割、字符識別等一系列算法運算，其運行流程如下: 圖像采集; 通過模擬攝像機或高清攝像機對過往車輛進行實時、不間斷記錄、采集。 定位: 定位的準確與否直接決定后面的字符分割和識別效果，是影響整個車牌識別率的重要因素。

定位算法的好壞，由檢出率來評估，目前市面上的車牌識別系統(tǒng)，檢出率能達到99%以上。其核心是利用區(qū)域的紋理特性，進行定位，常用的檢測算法包括:利用梯度信 息投影統(tǒng)計;利用小波變換作分割;區(qū)域掃描連線算法;利用區(qū)域特性訓練分類器的方法等。這些算法各有利，如何從復雜場景中提取出穩(wěn)定可靠的區(qū)域是一個難點。 字符分割: 在圖像中定位出區(qū)域后，通過灰度化、灰度拉伸、二值化、邊緣化等處理，進- -步定位字符區(qū)域，然后根據(jù)字符尺寸特征提出模板法進行字符分割，并將字符大小進行歸一化處理。 字符識別: 對分割后的字符進行縮放、特征提取，獲得特定字符的表達形式，然后通過分類器就可以對字符進行識別，常用的分類算法有網(wǎng)絡，SVM等。

車牌識別系統(tǒng)（License Plate Recognition System，簡稱LPR）是一種利用計算機視覺和模式識別技術(shù)進行車牌自動識別的系統(tǒng)。它通過攝像頭捕捉車輛的圖像，然后使用圖像處理和機器學習算法對車牌進行定位、分割和識別，終輸出車牌號碼。