益阳汽车车牌识别定制
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。
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%。在停车场管理中，车牌识别技术也是识别车辆身份的主要手段。在深圳市公安建设的《停车库（场）车辆图像和号牌信息采集与传输系统技术要求》中，车牌识别技术成为车辆身份识别的主要手段。
在一些单位，该应用还可以与车辆调度系统结合，自动客观地记录本单位车辆的车辆情况。车牌识别管理系统采用车牌识别技术提高进出效率。——自动放行，进入指定牌照信息输入系统，并自动读取车辆牌照，查询内部数据库。
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。