邯郸汽车车牌识别生产厂家

　　车牌识别技术要求能够将运动中的汽车牌照从复杂背景中提取并识别出来，通过车牌提取、图像预处理、特征提取、车牌字符识别等技术，识别车辆牌号、颜色等信息，目前Z新的技术水平为字母和数字的识别率可达到99.7%，汉字的识别率可达到99%。

　　在车牌的字符分割中，有许多因素会对车牌的字符分割造成影响，例如图像的噪声、车牌的定位不、字符的粘连、汉字的不连通等。本文介绍一种改进的水平投影算法，该算法能够克服这些因素造成的不良影响，并且能够准确的分割出车牌，为后续的识别做好准备。为了分割出相互独立的字符，对经过Otsu算法阈值化的灰度图进行分割。以下以改进的水平投影算法为例进行介绍:去除车牌字符的上下边界以外的区域。对灰度化的车牌图像从下向上逐行扫描，并统计出每行的像素值为 255 的像素的个数，当像素值为 255 的像素个数大于 7时（车牌有 7 个字符），认为寻找到车牌字符的下边界。同理，从上向下逐行扫描，能够寻找到车牌字符的上边界。去除车牌字符上下边界以外的区域。去除车牌字符上下边界之后，设车牌的高度为 height，宽度为 width。

　　车牌定位是车牌识别的关键步骤，为了能在复杂背景和不均匀光照条件下准确定位车牌位置，基于改进Isotropic Sobel边缘检测算子的车牌定位算法，由此来解决其存在的问题，该算法通过改进Isotropic Sobel边缘检测算子，实现了车牌图像在水平、垂直以及对角线方向上的纹理特征提取，然后采用Otsu算法阈值化，再对阈值化后的二值图像做数学形态学运算得到车牌的候选区域，利用车牌特征去除伪车牌。

　　对车牌图像从左向右逐列扫描，并记录统计出每列的像素值为 255 的像素的个数，并将结果保存在一位数组 count[  width+ 1]中，其中 count[ i  ]用于存储第i列像素值为 255 的像素的个数。我国车牌的个字符是汉字，根据汉字的特征，设置两个阈值去分割车牌的个汉字字符，两个阈值分别为 threshold 1， threshold 2。从左向右扫描灰度化的车牌图像，个大于阈值 threshold 1的列，即为汉字的开始位置，记为S然后，继续扫描车牌图像，直到寻找到小于阈值 threshold 1的列，记为H ，比较这两列的宽度H-S与 threshold 2的大小，如果H-S