浙江无感支付车牌识别定制

　　车牌的字符分割就是通过对车牌图像的预处理、几何校正等把字符从车牌图像中分割出来，分成一个个独立的字符，其输入是车牌定位后得到的车牌图像，输出是经过预处理、几何校正等后得到的一组单个的字符图像，并得到各个字符的点阵数据。字符识别是依次从单个字符点阵数据中提取字符特征数据，并给出识别结果。车牌识别系统采用高度模块化的设计，将车牌识别过程的各个环节各自作为一个独立的模块。车辆检测跟踪模块主要对视频流进行分析，判断其中车辆的位置，对图像中的车辆进行跟踪，并在车辆位置佳时刻，记录该车辆的特写图片，由于加入了跟踪模块，系统能够很好地克服各种外界的干扰，使得到更加合理的识别结果，可以检测无牌车辆并输出结果。

　　剩下的字符都是英文字母和阿拉伯数字，这些字符不存在不连通性的问题，于是，仅仅利用个阈值 threshold 1就可以分割出车牌剩下的字符。当车牌的个汉字字符被分割出来之后，继续扫描车牌区域图像，当某一列的像素值为 255 的像素个数开始大于阈值 threshold 1时，这一列就是车牌字符开始的位置，当某一列的像素值为 255 的像素的个数开始小于阈值 threshold 1时，这一列就是车牌字符的结束位置。如此重复的下去，直到把车牌剩下的字符也分割出来为止。

　　智能车牌识别设备安装在内外，记录车辆的车牌号、存取时间，并结合自动门、栏杆机控制设备，实现车辆的自动管理。在停车场，可以自动计时收费，自动计算停车位数，并计算提示时间。停车费的自动管理可以节省人力，提高效率。

　　基于分类器的字符识别基于分类器的字符识别，是目前应用较广的一种车牌识别方式。其主要的思路是通过对样本数据的学，达到自动将数据分类到已知类型。分类器其实是一种数学模型，目前有很多类型的分类器，包括Bayes分类器、决策树模型、BP神经网络分类器等。 贝叶斯分类器的分类原理是通过某对象的先验概率，利用贝叶斯公式计算出其后验概率，即该对象属于某一类的概率，选择具有大后验概率的类作为该对象所属的类。也就是说，贝叶斯分类器是小错误率意义上的优化。