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例如一個(gè)車(chē)牌系統(tǒng)在白天有90%以上的準(zhǔn)確度，到了傍晚就降到80%，夜間又降到70%，這種不穩(wěn)定的系統(tǒng)，比起全天候平均擁有70%準(zhǔn)確度的車(chē)牌辨識(shí)系統(tǒng)更難于整合。因?yàn)槭褂谜邥?huì)認(rèn)為，既然白天的辨識(shí)率有90%，那全天候的準(zhǔn)確率都要達(dá)到90%才合理，這樣的規(guī)格還不包括奇怪的環(huán)境干擾(暴雨襲擊、冰雹、濃霧區(qū)段等)，與架設(shè)環(huán)境限制(高度限制、風(fēng)大搖晃限制、不容易遭受人為破壞等)。
在日常錄入違法號(hào)牌信息中發(fā)現(xiàn)車(chē)輛號(hào)牌信息與系統(tǒng)顯示的車(chē)牌信息不符時(shí)，民警通過(guò)核查車(chē)輛信息后，把有違反交通法規(guī)的車(chē)輛信息錄入指揮中心的黑名單報(bào)警系統(tǒng)。此車(chē)在轄區(qū)內(nèi)行駛時(shí)，號(hào)牌會(huì)被系統(tǒng)自動(dòng)識(shí)別報(bào)警。
車(chē)牌字符切割在上一步中，我們成功找到了車(chē)牌，并把它從原圖（不是二值化的圖）截取出來(lái)了。對(duì)截取的車(chē)牌圖片進(jìn)行上一步的灰度化、二值化、降噪處理，尤其是邊緣降噪。如果降噪后，干擾的噪聲還是比較大，可以采取腐蝕、膨脹算法來(lái)模糊噪聲。如果降噪后的車(chē)牌圖片有傾斜現(xiàn)象，就需要對(duì)圖片做錯(cuò)切變換（就是傾斜角度調(diào)整）。我們知道，有些車(chē)牌是上下結(jié)構(gòu)的，這很容易通過(guò)對(duì)二值化的圖片做像素掃描來(lái)檢測(cè)上下兩部分是否中間不粘連，如果不粘連，那就是上下結(jié)構(gòu)車(chē)牌。如果不是上下結(jié)構(gòu)，那就是單行結(jié)構(gòu)的新車(chē)牌。
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