随州安全通道闸门定制
车牌区域定位完成之后，由于提取出来的车牌区域内的车牌图像可能存在倾斜现象，因此，在车牌字符分割之前，需要判断车牌图像是否倾斜。在车牌倾斜的情况下，需要准确的求得车牌的倾斜角度，然后把发生倾斜的车牌校正过来，为接下来的字符分割创造条件，这就是车牌的倾斜校正。常用的倾斜校正算法包括Radon变换、Hough变换。在车牌的倾斜校正完成之后，需要去除车牌的上下、左右边界，然后才能把车牌上的字符一个个的分割出来，得到一个单独的车牌字符图像，为后续的车牌字符识别做好准备，即车牌的字符分割。
车牌识别系统可以在识别过程中比较数据，并与背景大数据中的可疑车辆进行比较。一旦确定，它可以自动报警并有效协助警察。同时，安装在社区和学校出入口的车牌识别器还可以自动识别内部和外部车辆，从而提高了社区、学校的安全性。
基于特征统计匹配算法基于特征统计匹配算法主要原理是先提取输入模式的车牌字符统计特征，再按照一定的规则与所确定的决策函数进行分类判断。字符的统计特征包括像素块数、字符的轮廓数、轮廓的形状等。像素块是指二值化图像中上、下、左、右四个方向上相互连通的白素区域所组成的一个连通区域的像素块，由此可知，汉字字符的像素块大于1，英文字母和数字的像素块数是1。汉字的识别是将字符点矩阵看作是一个整体，根据每个字符的笔画特征点不同，将字符分解为横、竖、撇、捺等一种或几种的组合，经过统计从而得到相应的特征，接着再与字符库中的特征集进行匹配，获取输入字符的识别结果。在实际的应用中，由于外部原因造成了字符常常会出现模糊、倾斜等情况，导致了部分字符无法正确识别。
对边缘检测后的灰度图进行二值化处理车牌图像经过边缘检测之后，车牌上的字符及边缘信息会突出出来，同时，其他非字符和非车牌边框的边缘纹理特征也突出了出来，为了减少噪声的影响，需要对车牌图像进行二值化处理，二值化是对图像进行阈值化的一种类型。根据阈值的选取情况，二值化的方法可分为全阈值法、动态阈值法和部阈值法，我们用大类间方差法（也称Otsu算法）进行阈值化，来剔除一些梯度值较小的像素，减少需要查找的车牌范围，二值化处理后车牌图像的像素值为0或者255。