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　　线性窗口检测是在边缘提取之后的含有车辆的图像中寻找含有车牌的长方形区域。在检测过程中，结合了车牌的先验知识，利用我国车牌中字符分布特征、形状、梯度变化等知识，如字符的灰度值变化规律等信息。含有车辆信息的图像在边缘提取之后纹理特征表现为边缘集中并且排列方式较为规则，结合上面的特征，对图像进行扫描，可检测到车牌区域或者是和车牌相似的一些区域。在线性窗口检测算法中先由上至下统计图像中各行相邻像素之间的灰度变化情况，当变化值大于给定的阈值时，可以判断此行就是要车牌区域的上边界，然后向下继续搜索，当检测到变化值又小于设定的阈值时，就得到了车牌区域的下边界。

　　所在位置:首页 » 新闻资讯 » 技术交流 车牌识别算法技术是如何识别机动车号牌种类的？摘要:每一辆行驶在公路上的机动车都是的按照交通法的规定安装着有着唯一身份标志的车牌，细心观察我们就会发现不同类型的机动车号牌也是各式各样的，显而易见的就是机动车号牌的配有很多种，常见的机动车号牌底是蓝，但还有黄、白、绿等。每一辆行驶在公路上的机动车都是的按照交通法的规定安装着有着唯一身份标志的车牌，细心观察我们就会发现不同类型的机动车号牌也是各式各样的，显而易见的就是机动车号牌的配有很多种，常见的机动车号牌底是蓝，但还有黄、白、绿等。其次，我们还会看到一些机动车号牌上有省份简称以外的汉字，如“学”、“警”等。

　　字符识别的准确性直接决定了该系统是否。在之前的研究中经常被用于字符的识别主要有模板匹配法和神经网络识别法。在这次研究设计中我们采用的是模板匹配法进行识别，该方法是将分割出来的字符样本进行字符归一化处理，使图像大小与原先已经存储在计算机内的标准字符大小一致，再与标准字符进行一一对比，结果取差异小的相对应的标准字符。这种模板匹配的方法相对比较、简单。但是对字符图像要求比较高，一旦图像有噪声或者亮度问题其结果就可以能存在差异。神经网络识别法，它是结合神经网络技术，依靠人的经验来取得字符的特征，再利用神经网络的辨别能力来对字符进行识别，这个方法得到的结果会比较准确，但技术要求较高。