车牌识别系统的车牌校正
由于受拍摄角度、镜头等因素的影响，图像中的车牌存在水平倾斜、垂直倾斜或梯形畸变等变形，这给后续的识别处理带来了困难。如果在定位到车牌后*行车牌校正处理，这样做有利于去除车牌边框等噪声，更有利于字符识别。目前常用校正方法有：Hough变换法，通过检测车牌上下、左右边框直线来计算倾斜角度；旋转投影法，通过按不同角度将图像在水平轴上进行垂直投影，其投影值为0的点数之和时的角度即为垂直倾斜角度，水平角度的计算方法与其相似；主成分分析法，根据车牌背景与字符交界处的颜色具有固定搭配这一特征、求出颜色对特征点的主成分方向即为车牌的水平倾斜角度；方差小法，根据字符在垂直方向投影点的坐标方差小导出垂直倾斜角的闭合表达式，从而确定垂直倾斜角度；透视变换，利用检测到的车牌的四个顶点经过相关矩阵变换后实现车牌的畸变校正。
随着人工智能和大数据技术的不断发展，车牌识别系统将进一步完善与创新，比如与深度学习和神经网络等技术结合，能进一步提高识别的准确性和鲁棒性。
车牌识别系统还可以与其他智能设备和系统相结合，比如与智能导航系统结合可以为驾驶员提供实时的路况信息和导航引导、与智能停车系统结合可以实现车位预约和导引等功能，拓宽更大的应用范畴。
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