在对车牌定位之前，应对原始图像进行一些预处理前，为减少对后续定位、识别的影响，为图像具有较大的对比度和较大的清晰度，地运用于牌照分割和字符识别，应对原始图像进行一些处理。因为对于原始图像的来源主要是摄像机直接拍摄处理道路上行驶的车辆，加上车牌照本身的整洁程度、自然光的照射条件、摄像机镜头的光学畸变产生的噪声、拍摄时摄像机与车牌照的距离、车辆行驶的速度以及摄像头的拍摄角度，在这些负面的影响下有可能造成车牌照的图像清晰度不够、角度不正、等严重损坏影响对车牌字符识别的准确度。导致对于车牌的定位和字符分割的结果不准确。

　　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

　　对于整个画面，统计出每一种(g1,g2)值出现的次数，然后排列成一个方阵，再用(g1,g2)出现的总次数将它们归一化为出现的概率P(g1,g2)，这样的方阵称为灰度共生矩阵。距离差分值（a,b）取不同的数值组合，可以得到不同情况下的联合概率矩阵。（a,b）取值要根据纹理周期分布的特性来选择，对于较细的纹理，选取（1，0）、（1，1）、（2，0）等小的差分值。当a=1,b=0时，像素对是水平的，即0度扫描；当a=0,b=1时，像素对是垂直的，即90度扫描；当a=1,b=1时，像素对是右对角线的，即45度扫描；当a=-1,b=1时，像素对是左对角线，即135度扫描。这样，两个象素灰度级同时发生的概率，就将(x,y)的空间坐标转化为“灰度对”(g1,g2)的描述，形成了灰度共生矩阵。

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