1、干扰作用，所以要先去除铆钉和确定字符上下界。首先将图片看成是个平面，将图片向水平方向投影，这样有字的地方的投影值就高，没字的地方投影得到的值就低。这样会得到根曲线，像个又个山头。然后，用根扫描线从下向上扫描。这个扫描线会与图中曲线存在交点，这些交点会将山头分割成个又个区域。车牌图片般是个字符，因此，当扫描线将山头分割成七个区域时停止。然后根据这七个区域向水平线的投影的坐标就可以将图片中的七个字符分割出来。然后对图像进行垂直投影，竖直方向从下到上扫描出个大的间隙，再根据字符的宽度特点，确定其字符位置。切割出字符后，将文字的外边框按比例线性放大或缩小成为规定尺寸的文字图像简单的采用图像的放大和缩小算法，实现所有字符的同大小，为下步识别做好准备。并将已预处理过后相应的字符归化后后台保存起来，为下步车牌识别准备本文是对二值化后的车牌图像循环取得水平的白点个数，依据连续原则判断出精确车牌的上下界，在确定上下界范围中循环取得垂。
2、距离,为直线法线与轴的夹角。于是极坐标上的点对应了平面坐标上的条直线,而平面坐标上的点对应于极坐标上的条曲线,而且易知平面坐标上的共线点所对应的极坐标上的所有曲线相交于点,且由于平面坐标上的条直线上的各点都对应于极坐标上的点,如果对过这点的曲线进行计数,结果会是比较大的数据。通过这原理,可以很方便地提取出图像上的直线。在提取车牌倾斜度时,先对所有列进行扫描,提取出所有第次从的可能边界点,再进行变换,得到的直线的倾斜度即为所求。本文程序获取输入的角度量，根据原始图像，循环逐点获取变换后的点，输出变换后的图片。代码实现效果图图人工矫正图矫正前的图像图矫正后的图像结果分析本文采用人工输入角度进行矫正，基本实现矫正功能，对后面的分割识别奠定了基础。车牌的灰度化和二值化原理图像二值化就是将图像上的像素点的灰度值设置为或，也就是将整个图像呈现出明显的黑白效果。将个亮度等级的灰度图像通过适当的阈值选取而获得仍然可以反映图像整体和。
3、分割这块采用了种自适应分割法，它相对于纯粹的垂直投影法有着明显的优势，尤其是对于粗定位的车牌图片，采用这种分割方法，其效果较为理想，对于矫正过后的图片，能够达到的正确率最后的车牌识别采用的是模板匹配，利用分割出来的字符图片作为模板，再对其匹配，能够对些车牌进行良好的识别，准确率能够达到，由于实验所限，需要大量的图片才能得到通用性较好的模板，在车牌识别的过程中数字库的建立很重要,只有数字库的准确才能保证检测出来的数据正确。结束语本系统是基于模板对比算法，在平台下采用的技术开发的，想要将系统做的完美无缺还是很困难的，由于在这个阶段中，我们基本是处于边学习边实践的状态，基础知识还不是很牢靠，加之自身水平原因，程序还是有许多不足之处采用了的粗定位，效果不太好。模板通用性不是很好，识别有误差。对些特定图像无法识别。经过这段时间的努力，收获了很多，才收获的同时也发现了很多的不足，不仅仅是该车牌识别系统的不足，更多的自身技术上的。
4、不足。系统的基本功能已经实现，并能实践于些基本的车牌识别，但车牌识别系统是个庞大的工程，要使其完全应用于实践，非朝夕可尽善尽美的，这需要个长期的摸索与完善过程，同时还要在实践中发现与操作者使用要求不相符合的地方还要修改。随着交通的发达，车辆增多，车牌识别管理系统也逐渐发展完善。通过本次毕业设计，我掌握了编程技能，对车牌识别算法有了较深的理解。比较全面的巩固了面向对象的编程思想。也通过本次毕业设计，使我懂得的谨慎在编程工作中的重要性。程序员的工作态度以及他的良好的习惯也决定了自己工作的质量。参考文献黄腾,施鹏飞非均匀光照下的车牌定位方法智能系统学报郭文强,侯勇严著数字图像处理西安西安电子科技大学出版社李波,曾致远,周建中种自适应车牌定位新方法中国图像图形学报姚蕾车牌识别系统的软件设计与实现上海上海交通大学,美冈萨雷斯,美伍兹数字图像处理第三版第版北京电子工业出版社,孙炎增,张前进车牌字符识别技术的研究与实现微电子与计。
5、局部特征的二值化图像。在数字图像处理中，二值图像占有非常重要的地位，首先，图像的二值化有利于图像的进步处理，使图像变得简单，而且数据量减小，能凸显出感兴趣的目标的轮廓。其次，要进行二值图像的处理与分析，首先要把灰度图像二值化，得到二值化图像。所有灰度大于或等于阀值的像素被判定为属于特定物体，其灰度值为表示，否则这些像素点被排除在物体区域以外，灰度值为，表示背景或者例外的物体区域。此处车牌图片的二值化采用的是自适应阈值二值化，它根据公式得出阈值，根据车牌字符和车牌背景的区分，区分成黑底白字和白底黑字种，将字符凸现出来。代码实现求阈值白底黑字黑底白字,,,效果图图灰度化的车牌图像图二值化的车牌图像结果分析此处车牌图片的二值化采用的是自适应阈值二值化，它根据车牌字符和车牌背景的区分，能有效地将字符突出出来，对车牌的分割有着很大的优点。车牌字符的分割原理由于铆钉和周围其它干扰像素的原因，使得垂直投影中，铆钉会对图像的分割起。
6、算机单瑾,周娟种基于二值图像灰度变化特征的车牌定位方法成都电子机械高等专科学校学报李明,赵勋杰,毛伟民边缘检测的实现现代电子技术马婉婕车牌识别系统中字符分割的研究与实现上海复旦大学,致谢经过半年的忙碌和工作，本次毕业设计已经接近尾声，感谢直对我毕业设计提供帮助的指导老师姚进老师，从毕业设计题目的选择到选到课题的研究和论证，再到本毕业设计的编写修改，每步都有姚进老师的细心指导和认真的解析。在姚进老师的指导下，我在各方面都有所提高，姚进老师以严谨求实，丝不苟的治学态度和勤勉的工作态度深深感染了我，给我巨大的启迪，鼓舞和鞭策，并成为我人生路上值得学习的榜样，使我的知识层次又有所提高。在此，我对姚进老师表示诚挚的感谢。其次要感谢我的同学对我无私的帮助，正是你们的帮助才能顺利的完成设计，是你们在我平时设计中和我起探讨问题，并指出我设计上的误区，使我能及时的发现问题把设计顺利的进行下去，没有你们的帮助我不可能这样顺利地结稿，在。
7、距离,为直线法线与轴的夹角。于是极坐标上的点对应了平面坐标上的条直线,而平面坐标上的点对应于极坐标上的条曲线,而且易知平面坐标上的共线点所对应的极坐标上的所有曲线相交于点,且由于平面坐标上的条直线上的各点都对应于极坐标上的点,如果对过这点的曲线进行计数,结果会是比较大的数据。通过这原理,可以很方便地提取出图像上的直线。在提取车牌倾斜度时,先对所有列进行扫描,提取出所有第次从的可能边界点,再进行变换,得到的直线的倾斜度即为所求。本文程序获取输入的角度量，根据原始图像，循环逐点获取变换后的点，输出变换后的图片。代码实现效果图图人工矫正图矫正前的图像图矫正后的图像结果分析本文采用人工输入角度进行矫正，基本实现矫正功能，对后面的分割识别奠定了基础。车牌的灰度化和二值化原理图像二值化就是将图像上的像素点的灰度值设置为或，也就是将整个图像呈现出明显的黑白效果。将个亮度等级的灰度图像通过适当的阈值选取而获得仍然可以反映图像整体和。
8、干扰作用，所以要先去除铆钉和确定字符上下界。首先将图片看成是个平面，将图片向水平方向投影，这样有字的地方的投影值就高，没字的地方投影得到的值就低。这样会得到根曲线，像个又个山头。然后，用根扫描线从下向上扫描。这个扫描线会与图中曲线存在交点，这些交点会将山头分割成个又个区域。车牌图片般是个字符，因此，当扫描线将山头分割成七个区域时停止。然后根据这七个区域向水平线的投影的坐标就可以将图片中的七个字符分割出来。然后对图像进行垂直投影，竖直方向从下到上扫描出个大的间隙，再根据字符的宽度特点，确定其字符位置。切割出字符后，将文字的外边框按比例线性放大或缩小成为规定尺寸的文字图像简单的采用图像的放大和缩小算法，实现所有字符的同大小，为下步识别做好准备。并将已预处理过后相应的字符归化后后台保存起来，为下步车牌识别准备本文是对二值化后的车牌图像循环取得水平的白点个数，依据连续原则判断出精确车牌的上下界，在确定上下界范围中循环取得垂。
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