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那么如何实现车牌识别的呢，下面简单说说：
对现存的车牌识别算法进行了研究，在诸多算法中寻找到一种适合在Android、iOS平台上运行的算法。先通过智能手机的摄像头获得车牌的彩色图像，然后将采集到的图像进处理，包括通过YUV模型进行灰度化，分段线性变换进行灰度拉升，二值化，Roberts算子进行边缘检测，数学形态学处理等，然后通过Hough变换进行车牌矫正，其次用双投影和灰度跳变的方法实现车牌的定位、分割，后通过模板匹配实现车牌识别。
移动端车牌识别实现的过程简单为以下几个部分：
图像采集：通过智能手机摄像头拍摄车牌图像。
预处理：灰度化、二值化、边缘增强、噪声过滤、自动白平衡、自动曝光以及伽马校正、对比度调整等。
车牌定位：在经过图像预处理之后的灰度图像上进行行列扫描，确定车牌区域，车牌切斜校正。
字符分割：在图像中定位出车牌区域后，通过灰度化、二值化等处理，定位字符区域，然后根据字符尺寸特征进行字符分割。
字符识别：对分割后的字符进行缩放、特征提取，与字符数据库模板中的标准字符表达形式进行匹配判别。
结果输出：将车牌识别的结果以文本格式输出。
