【全套设计】中型货车有级式普通变速器性能试验台机械装置设计【CAD图纸】

字符归化般分割出来的字符要进行进步的处理，以满足下步字符识别的需要。

但是对于车牌的识别，并不需要太多的处理就已经可以达到正确识别的目的。

在此只进行了归化处理，然后进行后期处理。

第五章字符识别字符的识别目前用于车牌字符识别中的算法主要有基于模板匹配的算法以及基于人工神经网络的算法。

基于模板匹配的的基本过程是首先对待识别字符进行二值化并将其尺寸大小缩放为字符数据库中模板的大小，然后与所有的模板进行匹配，最后选最佳匹配作为结果。

模板匹配的主要特点是实现简单，当字符较规整时对字符图像的缺损污迹干扰适应力强且识别率相当高。

综合模板匹配的这些优点我们将其用为车牌字符识别的主要方法。

模板匹配是图象识别方法中最具代表性的基本方法之，它是将从待识别的图象或图象区域，中提取的若干特征量与模板，相应的特征量逐个进行比较，计算它们之间规格化的互相关量，其中互相关量最大的个就表示期间相似程度最高，可将图象归于相应的类。

也可以计算图象与模板特征量之间的距离，用最小距离法判定所属类。

然而，通常情况下用于匹配的图象各自的成像条件存在差异，产生较大的噪声干扰，或图象经预处理和规格化处理后，使得图象的灰度或像素点的位置发生改变。

在实际设计模板的时候，是根据各区域形状固有的特点，突出各类似区域之间的差别，并将容易由处理过程引起的噪声和位移等因素都考虑进去，按照些基于图象不变特性所设计的特征量来构建模板，就可以避免上述问题。

模版匹配法原理简介要对个车牌字符进行识别，首先是将这个车牌字符的图片输入电脑，而要对它进行处理，就要将它转化为计算机可以识别的语言由于每个待识别字符都是以数字图像的形式存在的，因此将待识别字符的图片通过转化为矩阵，再通过对矩阵进行系列的数学运算，从而达到对图片进行识别的目的是处理矩阵运算的强大软件，所以本文的整个识别过程都是通过来实现的首先以二维图像的处理为例介绍下传统的模板匹配算法。

算法的基本思想是将归化的字符二值图像与模板库中的字符二值化图像逐个进行匹配，采用相似度的方法计算车牌字符与每个模板字符的匹配程度，取最相似的就是匹配。

匹配时相似度函数定义为其中，为待识别车牌字符图像中像素点，的灰度值，这里的取值为或为模板字符图像中像素点，的灰度值，这里的取值为或和为模板字符点阵横向和纵向包含的像素个数。

本文是将待识别的字符与已经存储在计算机中的标准模板进行逻辑与，运算，所有标准模板如图所示而将待识别字符与标准字符模板进行逻辑与运算之所以能够达到识别目的，其原理是当待识别字符与相应的字符模板匹配时结果较为清晰，与其余模板匹配时会变得很模糊，具体如图所示。

图，和中的分别表示字符和的标准模板，表示待识别字符，表示待识别字符分别与这三个标准模板进行匹配后的结果从上述三幅图中可以很容易看出，图中的模板，应为待识别字符的识别结果在实际的识别过程中，计算机需要定的判别规则才可以将正确的识别结果自动输出。

这就需要引入判别函数，而本文则是选取了两个判别函数，分别利用这两个判别函数对运算图字符识别流程图本文方法具体步骤步骤利用将标准字符模板与待识别字符所对应的像素矩阵求出来，然后将它们二值化，得到相应的二值矩阵，分别记为，和将数字图像进行二值化的命令为，其中，表示图片名称表示图片格式步骤将待识别字符与标准模板逐进行逻辑与运算，即将二值矩阵分别与二值矩阵二进行逻辑与，运算，得到相应的二值矩阵。

二逻辑与运算对应的命令为，步骤根据预先设计好的判别函数，得出最终的识别结果本文采用了两个判别函数，分别为上述两个函数中，表示求矩阵中所有元素的和在函数中，与凡所对应的乓代表的标准模板为识别结果，在函数中，与对应的所代表的标准模板为识别结果步骤通过将正确的识别结果输出识别结果及对比此处采用相减的方法来求得字符与模板中哪个字符最相似，然后找到相似度最大的输出。

汽车牌照的字符般有七个，大部分车牌第位是汉字，通常代表车辆所属省份，紧接其后的为字母与数字。

车牌字符识别与般文字识别在于它的字符数有限，汉字共约多个，大写英文字母个，数字个。

为了实验方便，结合本次设计所选汽车牌照的特点，只建立了个数字个字母与个数字的模板。

其他模板设计的方法与此相同。

首先取字符模板，接着依次取待识别字符与模板进行匹配，将其与模板字符相减，得到的越多那么就越匹配。

把每幅相减后的图的值个数保存，即为识别出来的结果。

对于光照条件不理想的图象，可先进行次图象增强处理，使得图象灰度动态范围扩展和对比度增强，再进行定位和分割，这样可以提高分割的正确率。

而采用了色彩通道的牌照区域分割算法充分利用了牌照图象的色彩信息，简化了算法的实现，加快了图象的处理速度，具有较高的检出正确率，而且整个过程用语言编程实现，无时间滞后感，可以满足实时检出的要求。

但是在设计的过程中发现，使用另幅图像后，识别效果始终没有那么理想。

需要做定的设置后才能识别出相应的字符。

在车牌字符分割的预处理中，用到了对分割出的字符车牌进行均值滤波，膨胀或腐蚀的处理。

这在对于有杂点的车牌是很有用的，因为这样可以把字符与字符之间的杂色点去除，只有白色的字符和黑色的背景存在，这样有利于的字符分割进行。

字符识别过程使用的是模板匹配的或腐蚀处理后寻找连续有文字的块，若长度大于阈值，则认为该块有两个字符组成，需要分割，分割再切切割所谓定位通俗说来自己能拍什么值多少钱，也就是指摄影师在客户心中的位置。

现在国内提到商业人像摄影，就会联想到严溶黑先生，就会联想到他的正黑视觉工作室，那就是种成功的定位。

有了明确的定位，就能够更清楚看到自己的方向有了明确的定位，就能够更容易找到自己的客户有了明确的定位，就能够更快的提高自己作品的价值。

在市场站稳了脚跟之后，想要在众多的同行中脱颖而出，就要有自己的特色与学会创新，当然特色和创新都是可以让客户所接受的东西。

强烈的个人风格可以使自己的作都快跑得美眉看不见了。

我们经常看到拍摄男性的照片采用的是阴阳脸布光，就是让男性面部的部分沉入黑暗中。

以面部来说，照亮光亮面的主光和照亮阴暗的面光的强度对比，称为光比。

男性的光比大，呈阴阳脸样子，而女性的光比般较小。

这是有道理的。

女性的美，主要是种温柔细腻的美。

光比小的平光，使得美眉的面部起伏不大，兼之呈现出的面部柔滑的线条，给人种亲近温柔的可人感觉。

失败案例由于强光照在鼻子上，使得人物有了个突出的大鼻子，同时使得脸部向下凹。

四图底分离美眉照的另个原则就是让美眉从画面中突出出来。

方法是色彩，根据背景色选择着装颜色，使美眉从背景色中分离出来。

有的时候，为了保持主体与环境的整体统，人物着装与背景用同种色系。

此时，背景和主体的繁杂与重复的对比，也可以使图底分离。

上图中有人物着装与背景颜色相同，是因为背景是单色而区分出人物的。

图底分离的另个更为常见的方法就是让背景虚化。

这是在外景拍摄中的常用手法。

五摄影师在商业摄影中应有素质知识。

学习专业知识，作为摄影师，必须了解摄影历史和发展现状，并对其未来的趋势有自己的看法。

掌握新技术，因为摄影在不断发展。

熟悉所有的摄影手段，比如知道如何控制光线焦距色彩反差和质量这些基本知识洞察力和好奇心。

对世界充满好奇，仔细观察并感知周围的切。

新颖的视角。

找到世界的新鲜切入点。

创造力和想象力。

好的摄影师需要有原创性，总能有好点子个优秀的摄影师，同时名创意大师热情。

充满热情的对待周围切人和事，当然还有期待下份合同的热情做人做事要机灵，具有临场应变的能力。

活力与乐观主义。

对未来充满乐观和希望要比别人要求的做的更多，把想法付诸实践。

良好的沟通能力。

学习用语言表达自己的想法能够与客户建立良好的合作关系氛围个好的摄影师同时名好的营销大师七总结我们生活在个不断发展的时代，艺术摄影这种传统的摄影观念也在逐步的消失，新的观念与新的事物在不断的出现，已经成为了我们生活的主角。

商业人像摄影这种新兴的摄影形式与传统的摄影艺术进行着逐步融合的变迁。

近年来的数字影像的出现也加速了这种融合，电脑技术与图形处理已经成为了现代摄影者所必须掌握的技术，这同时也吸引了人们对于摄影艺术的更深层次的思考，现代的摄影艺术是多种艺术与多种形式相结合的产物，是多种元素的高度的融合，所以做为名摄影者必须要有深厚的文化艺术功底，只有这样才能把握住时代的脉搏，才能真天的当好摄影师。

致谢我的论文在写作过程中，受到胡钢锋老师辛勤的指导与帮助。

胡老师严谨割像处理基础清华大学出版社刘允才智能交通国际发展概况和国内优先考虑的课题公路张宏林精通数字图像模式识别技术及工程实践第版北京人民邮电出版社，郑南宁，张西宁，戴莹，朱海安行驶车辆牌照自动识别系统西安交通大学学报二论文集郑影基于的汽车牌照定位与识别系统的设计吉林大学硕士学位论文，基于数字信号处理的车牌定位与识别广东工业大学硕士学位论文三期刊报纸张俭鸽，李娜车牌定位在中的实现中国科技信息张丽伟，张晶基于图像处理的车牌定位方法的研究长春工程学院学报自然科学版李宇成，阴亮基于图像的运动车辆速度测量北方工业大学学报，王广宇汽车牌照识别系统综述郑州轻工业学院学报自然科学报李波，曾致远，周建中种自适应车牌图像定位新方法中国图象图形学报总结，需要分割。

字符归化般分割出来的字符要进行进步的处理，以满足下步字符识别的需要。

但是对于车牌的识别，并不需要太多的处理就已经可以达到正确识别的目的。

在此只进行了归化处理，然后进行后期处理。

第五章字符识别字符的识别目前用于车牌字符识别中的算法主要有基于模板匹配的算法以及基于人工神经网络的算法。

基于模板匹配的的基本过程是首先对待识别字符进行二值化并将其尺寸大小缩放为字符数据库中模板的大小，然后与所有的模板进行匹配，最后选最佳匹配作为结果。

模板匹配的主要特点是实现简单，当字符较规整时对字符图像的缺损污迹干扰适应力强且识别率相当高。

综合模板匹配的这些优点我们将其用为车牌字符识别的主要方法。

模板匹配是图象识别方法中最具代表性的基本方法之，它是将从待识别的图象或图象区域，中提取的若干特征量与模板，相应的特征量逐个进行比较，计算它们之间规格化的互相关量，其中互相关量最大的个就表示期间相似程度最高，可将图象归于相应的类。

也可以计算图象与模板特征量之间的距离，用最小距离法判定所属类。

然而，通常情况下用于匹配的图象各自的成像条件存在差异，产生较大的噪声干扰，或图象经预处理和规格化处理后，使得图象的灰度或像素点的位置发生改变。

在实际设计模板的时候，是根据各区域形状固有的特点，突出各类似区域之间的差别，并将容易由处理过程引起的噪声和位移等因素都考虑进去，按照些基于图象不变特性所设计的特征量来构建模板，就可以避免上述问题。

模版匹配法原理简介要对个车牌字符进行识别，首先是将这个车牌字符的图片输入电脑，而要对它进行处理，就要将它转化为计算机可以识别的语言由于每个待识别字符都是以数字图像的形式存在的，因此将待识别字符的图片通过转化为矩阵，再通过对矩阵进行系列的数学运算，从而达到对图片进行识别的目的是处理矩阵运算的强大软件，所以本文的整个识别过程都是通过来实现的首先以二维图像的处理为例介绍下传统的模板匹配算法。

算法的基本思想是将归化的字符二值图像与模板库中的字符二值化图像逐个进行匹配，采用相似度的方法计算车牌字符与每个模板字符的匹配程度，取最相似的就是匹配。

匹配时相似度函数定义为其中，为待识别车牌字符图像中像素点，的灰度值，这里的取值为或为模板字符图像中像素点，的灰度值