免費回電車牌識別涉及的相關算法
車牌定位——負責發(fā)現(xiàn)和隔離圖像中的車牌；
車牌方向和大小——補償車牌傾斜和調(diào)整至需要的分辨率；
歸一化——調(diào)整圖像亮度和對比度；
字符分割——找到車牌上的每個字符；
光學字符識別；
句法/幾何分析——檢查違反特定國家規(guī)則的字符和位置；
通過多個字段/圖像識別的平均值生成一個更可靠或更可信的結果。尤其當每張圖可能包含反射光，部分遮擋或其他臨時影響。
車牌識別相關難點
文件分辨率低，通常由于車牌較遠，有時是由于低端相機導致的；
圖像模糊，尤其是運動模糊；
由于強光，反射或陰影造成的光照和對比度較差；
車牌(部分)遮擋，通常是拖車桿或車牌上的污漬；
前后識別結果不同，如拖車，露營車等；
采集車牌時，車道在相機視角中發(fā)生改變；
字體不同，常見于一些個性化的車牌；
規(guī)避車牌識別的手段。
