车牌自动识别系统是值得深入研究的一个方向，它是当今智能交通管理技术研究的重要课题。车牌自动识别系统借助计算机这一媒介对系统的交通图像进行处理、分析和识别，从而得到汽车车牌的信息。就之前发展局势来看，该文研究的车牌自动识别系统对于当今交通发展很重要。图像的采集、图像预处理、车牌定位、字符分割和字符识别是车牌识别系统的五大环节也是该文研究的重点。

图像预处理模块：是指车牌识别系统对所拍摄的汽车图像进行灰度化和边缘检测处理。在自然条件下外界太阳光照往往不均匀，光线强度也是不断变化的，停车场车牌识别系统供应商，特别是有chao速情况，在此条件下，被摄像机拍摄到的汽车图像往往是不清晰甚至是模糊的，停车场车牌识别系统批发，为了得到清晰的图像此时须要对车辆图像其进行图像增强处理；除了光照和光线的影响之外，电子器件和外界环境所带来的噪声干扰也会造成车辆图像清晰度的下降，濮阳停车场车牌识别系统，因此除了对图像进行图像增强处理外还需对原始车辆图像进行降噪处理。

车牌的底色检测

车牌颜色不是单一的，智能停车场车牌识别系统，所以在识别的过程中我们还需要对车牌的颜色予以区分。通过我们对车辆车牌的研究发现，车牌的底色一般为蓝色或者黄色，而车牌上字符的颜色一般为白色或者是黑色。车牌不是单一颜色的，如果是那么我们就没办法识别了，因此，我们需要对车牌的颜色予以区分。本设计采用的是RGB 模型检测方法，具体的方法就是将检测得到的像素点与 RGB 模型进行比对，就可以得出车牌的颜色。

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