如今的停车场管理系统不仅仅能够保障智能的识别各种车辆车牌，更重要的是把收费系统也整合了在一起，这样能够很大程度上避免很多管理漏洞，智能停车场管理收费系统如何实现收费管理？所在位置:首页 » 新闻资讯 » 技术交流 智能停车场管理收费系统如何实现收费管理？车牌识别系统 如今的停车场管理系统不仅仅能够保障智能的识别各种车辆车牌，更重要的是把收费系统也整合了在一起，这样能够很大程度上避免很多管理漏洞，智能停车场管理收费系统如何实现收费管理？让我们跟随一起来了解下:，收费体制:对停车场智能管理系统

　　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。图9即是运用Roberts算子进行边缘检测得到的图像。车牌边缘很明显，但是车牌边缘并不是连续的，不利于根据其特征进行进一步的判断。因此，需要对其进行形态学的处理，使其成为一个连通的整体，便于后续定位。在进行形态学处理时，首先采用imclearborder 函数对提取后的车牌边缘进行连通处理，删除和图像边界相连的细小的对象，使得相邻的区域可以连成一个整体。然后进行数学形态学的腐蚀和膨胀运算，从而使车牌区域的垂直边缘连接成一个整体，同时周围的干扰区域分离，成为一个独立的区域。水平结构元素可以是形如[1...1]的滑动窗口，结构元素的大小取决于车牌图像的大小，一般取车牌图像大小的统计均值。

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　　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。