5.字符分割:在图像中定位出车牌区域后，通过灰度化、二值化等处理，定位字符区域，然后根据字符尺寸特征进行字符分割。5.字符识别:对分割后的字符进行缩放、特征提取，与字符数据库模板中的标准字符表达形式进行匹配判别。6.结果输出:将车牌识别的结果以文本格式输出。所在停车场车牌识别系统是如何进行工作的？摘要:我们常见的停车场车牌识别系统基本上在工作原理上都是一样，基本上车牌识别系统通常会经过下列步骤完成识别输出的工作。1.车辆检测:可采用埋地线圈检测、红外检测、雷达检测技术、视频检测等多种方式感知车辆的经过，并触发图像采集抓拍。2.图像采集:通我们常见的停车场车牌识别系统基本上在工作原理上都是一样，基本上车牌识别系统通常会经过下列步骤完成识别输出的工作。1.车辆检测:可采用埋地线圈检测、红外检测、雷达检测技术、视频检测等多种方式感知车辆的经过，并触发图像采集抓拍。

　　依靠科技求发展，不断为用户提供满意的智能化系统，优质的产品、适中的价格、专业的技术和一流的服务是我们永恒的追求。在机会和挑战并存的竞争环境中，为满足市场不断增长的需求，公司将一直站在行业高新技术的尖端，秉承“理性务实、创新发展”的宗旨，奉行“进取、求实、严谨、团结”的方针，不断开拓创新，以技术为核心、视质量为生命、奉用户为上帝，竭诚为您提供性价比最高的智能产品、高质量的工程设计改造及无微不至的售后服务。

　　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。

　　整个车牌识别算法包括两部分:车牌定位和车牌字符识别，可以继续细分为车牌字符的分割、集成和字符识别。车牌字符识别部分主要由设计培训分类器完成。1、车辆检测:识别车辆车型，确定这是一辆汽车而不是只是一个车牌；2、图像采集和处理:边缘提取，进行灰度矫正对图像进行平滑处理；3、车牌号码、颜识别；3、车牌字符识别；车牌识别产品有五大核心总结1、拍照全，除了常见的蓝牌、黄牌、警牌外，还包括了农用车牌、新能源车牌（绿牌）、教练车牌、大使馆车牌、还有出的应急车牌；