车牌识别应用程序的原理分析

车牌识别技术是基于OCR图像识别技术衍生的，通过拍照或者视频扫描，对车牌信息进行提取的一项技术，4S店，二手车交易等很多汽车相关行业都使用车牌识别技术，大大提高了工作效率，今天就给大家简单分享一下车牌识别技术的原理。

1. 图像输入：要进行ocr识别，第一步便要采集所要识别的图像，然后将图像输入到识别核心。

2. 图像预处理：此过程包含二值化（将图像上的像素点灰度值设置为0或255，也就是将整个图像呈现出明显的只有黑和白的视觉效果）、去噪、倾斜度矫正等。

3. 车牌号识别sdk版面分析：将所要识别的文档分段、分行处理。

4. 字符切割：此时需要字符定位和字符切割，定位出字符串的边界，然后分别对字符串进行单个切割，单个分割出来的字符再做识别。

5. 车牌识别字符特征提?。禾崛∽址卣?，为后面的识别提供依据。

6. 字符识别：将当前字符提取的特征向量与特征模板库进行模板粗分类和模板细匹配，识别出字符。

7. 车牌号识别sdk版面回复：将识别结果按照原来的版面排版。

8. 后处理校正:根据特定的语言上下文的关系，对识别结果进行较正较正的算法。

移动端车牌识别以及PC端车牌识别，可采用视频预览的方式进行识别，自动触发，无需按任何按键，并且还能保存车牌号的实物图像，解放劳动力。

车牌识别sdk完全颠覆了手工录入的方式，它不仅识别速度快，识别的准确率高，还能抗干扰，面对几乎所有的车牌号类型都能轻松准确识别。