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。

　　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。

　　“让科技刷新您的梦想”“让我们的服务成就您的品牌！”是我们秉承的宗旨，期待与更多的合作伙伴同行，赢得机会，赢得市场！

　　输入图像 目前图像输入主要采用摄像机连接图像采集卡或者直接连接便携式笔记本进行实时图像采集，将模拟信号转换为数字信号。预处理  需要对采集的图像进行灰度化、灰度修正、图像去噪等处理，目的是突出车牌的主要特征，地提取车牌区域。车牌定位 自然环境下，汽车图像背景复杂、光照不均匀，如何在自然背景中准确地确定牌照区域是整个识别过程的关键。首先对采集到的视频图像进行大范围相关搜索，找到符合汽车牌照特征的若干区域作为候选区，然后对这些侯选区域做进一步分析、评判，选定一个佳的区域作为车牌区域，并将其从图像中分离出来。

　　数字图像的边缘检测是图像分割、目标区域的识别、区域形状提取等图像分析领域十分重要的基础。所谓边缘是指其周围像素灰度值有阶跃变化或屋顶变化的那些像素点的集合。边缘广泛存在于物体与背景之间、物体与物体之间、图像基元与基元之间。它是图像分割所依赖的重要特征，图像理解和分析的步一般都是边缘检测。边缘检测的实质是采用某种算法来提取出图像中对象与背景间的交界线。我们将边缘定义为图像中灰度发生急剧变化的区域边界。图像灰度的变化情况可以用图像灰度分布的梯度来反映，因此我们可以用部图像微分技术来获得边缘检测算子。经典的边缘检测方法，是通过对原始图像中像素的某小邻域构造边缘检测算子来达到检测边缘这一目的的。