车牌识别系统的字符分割
定位出车牌区域后，由于并不知道车牌中总共有几个字符、字符间的位置关系、每个字符的宽高等信息，所以，为了车牌类型匹配和字符识别正确，字符分割是的一步。字符分割的主要思路是，基于车牌的二值化结果或边缘提取结果，利用字符的结构特征、字符间的相似性、字符间间隔等信息，一方面把单个字符分别提取出来，也包括粘连和断裂字符等特殊情况的处理；另一方面把宽、高相似的字符归为一类从而去除车牌边框以及一些小的噪声。一般采用的算法有：连通域分析、投影分析，字符聚类和模板匹配等。污损车牌和光照不均造成的模糊车牌仍是字符分割算法所面对的挑战，有待更好的算法出现并解决以上问题。
车牌识别系统的车牌识别结果输出：将车牌识别结果以文本格式输出，包括车牌号，车牌颜色，车牌类型等。车牌识别系统作为停车场运作和城市交通管理领域的智能化工具，具备许多特的功能特点。
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。
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