常用的車牌定位的方法有基于顏色的方法、基于紋理特征的方法、基于數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的方法、基于小波變換的方法等。這些車牌定位方法，都各自具有不同的局限性。使用Mean Shift算法進(jìn)行車牌定位可以獲得比較好的效果。對(duì)于圖像空間的所有像素點(diǎn)，在經(jīng)過(guò)Mean Shift算法迭代后，如果終收斂于同一點(diǎn)，則停止迭代。字符分割的方法[2]主要有：基于連通域標(biāo)記的字符分割算法、灰度垂直投影分割的方法等。用同樣的方法對(duì)圖像空間中的所有像素點(diǎn)進(jìn)行迭代遍歷，得出的結(jié)果根據(jù)收斂點(diǎn)的不同可以把整個(gè)空間分成幾個(gè)區(qū)域。這些區(qū)域即為可能的車牌區(qū)域，再通過(guò)上述特征在可能的車牌區(qū)域中進(jìn)行對(duì)照分析，就可以得到車牌區(qū)域。

其次，車牌識(shí)別系統(tǒng)的識(shí)別速度也很關(guān)鍵。識(shí)別速度決定了一個(gè)車牌識(shí)別系統(tǒng)是否能夠滿足實(shí)時(shí)實(shí)際應(yīng)用的要求。一個(gè)識(shí)別率很高的系統(tǒng)，如果需要幾秒鐘，甚至幾分鐘才能識(shí)別出結(jié)果，那么這個(gè)系統(tǒng)就會(huì)因?yàn)闈M足不了實(shí)際應(yīng)用中的實(shí)時(shí)要求而毫無(wú)實(shí)用意義。在一張拍攝的車輛圖像中，只有含車牌號(hào)碼的部分，對(duì)識(shí)別工作有意義，我們可以將其他區(qū)域設(shè)法除去，即從整個(gè)車輛圖像中準(zhǔn)確的找出并分離出車牌所在位置的圖像，這樣做的好處是可以節(jié)省系統(tǒng)識(shí)別時(shí)間。例如，在高速公路收費(fèi)中車牌識(shí)別應(yīng)用的作用之一是減少通行時(shí)間，速度是這一類應(yīng)用里減少通行時(shí)間、避免車道堵車的有力保障。

什么是車牌識(shí)別系統(tǒng)？車牌圖像處理后的灰度圖是一個(gè)水平度很高的矩形圖樣，在預(yù)處理圖中比較集中，且字符的灰度值和相鄰字符圖樣有較明顯差別，因此很容易用邊緣算法檢測(cè)操作來(lái)對(duì)圖像進(jìn)行分割。一種允許社區(qū)/停車場(chǎng)在沒有卡的情況下快速進(jìn)入的系統(tǒng)。當(dāng)汽車到達(dá)車牌識(shí)別區(qū)域時(shí)，攝像機(jī)自動(dòng)拍照到車牌，制動(dòng)桿打開，車輛后退，從而進(jìn)一步智能化社區(qū)技術(shù)，為車輛帶來(lái)更多便利和安全。老板的生命，并告別窗口。到達(dá)嘉時(shí)代。這意味著無(wú)論是進(jìn)出社區(qū)還是地下停車場(chǎng)，您都可以使用減速來(lái)識(shí)別車牌。這對(duì)大多數(shù)車主來(lái)說(shuō)都是一個(gè)好消息！事實(shí)上，在社區(qū)中實(shí)施車牌識(shí)別系統(tǒng)所帶來(lái)的巨大好處是：在通勤高峰時(shí)段沒有必要排隊(duì)等待ka進(jìn)入和離開社區(qū)才能真正實(shí)現(xiàn)順暢的訪問流程！新系統(tǒng)基于車主申請(qǐng)車輛通行卡時(shí)登記的車牌：村民的停車類型