图像中车辆牌照是具有比较显著特征的一块图象区域，这此特征表现在:近似水平的矩形区域；其中字符串都是按水平方向排列的；在整体图象中的位置较为固定。正是由于牌照图象的这些特点，再经过适当的图象变换，它在整幅中可以明显地呈现出其边缘。边缘提取是较经典的算法，此处边缘的提取采用的是Roberts算子。牌照图象经过了以上的处理后，牌照区域已经十分明显，而且其边缘得到了勾勒和加强。此时可进一步确定牌照在整幅图象中的准确位置。这里选用数学形态学的方法，基本思想是用具有一定形态的机构元素去量度和提取图像中的对应形状以达到对图像分析和识别的目的。数学形态学的应用可以简化图像数据，保持它们基本的形态特征，并除去不相干的结构。在本程序中用到了开闭两个基本运算，还用了bwareaopen来去除对象中不相干的小对象。

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　　3.停车场收费系统        当车辆进入停车场时,收费系统抓拍车辆图片并进行车牌识别,保存车辆信息和进入时间；当车辆离开时,停车场收费系统自动识别出该车的车牌号码和保存下车辆的离开时间,并在数据库中搜索该车的进入时间,计算出该车的停车费用,车主缴完停车费后,收费系统自动抬杆放行。现在许多智能车场车牌识别系统可以使车辆进出，无需停车刷卡即可完成进出和车牌识别，加快车辆交通速度，节省管理工作，降低人员成本，因此被广泛应用于各种场合。如果系统遇到智能停车场车辆识别错误，无法识别现象我们要及时了解相关的原因，了解避免因外部原因造成的车牌识别系统无法识别现象的预防措施。经过这么多年的一个客户案例积累，我们整理了一下大部分出现智能车牌识别系统无法正常工作的可能性如下，方便大家对照进行排查: