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为了测试一个车牌识别系统识别率，需要将该系统安装在一个实际应用环境中，全天候运行24小时以上，采集至少1000辆自然车流通行时的车牌照进行识别，并且需要将车辆牌照图像和识别结果存储下来，以便调取查看。然后，还需要得到实际通过的车辆图像以及正确的人工识别结果。之后便可以统计出以下识别率：
几乎每家都宣称拥有高辨识率，但为了避免事后因为双方对产品认知有差异，而将运作不良的责任互相推托，用户在采购车牌辨识系统时，不妨要求实地测试，而且测试时间好超过两个礼拜，比较能判断辨识结果是否“言过其实”。因为多变的环境，两个礼拜应该可以对于场域可能影响辨识率的情形，大约掌握了八成，如果只是测一天、甚至几个小时，是无法了解的。
车牌识别系统还具有通过视频图像判断是否有车的功能称之为视频车辆检测。一个完整的车牌识别系统应包括车辆检测、图像采集、车牌识别等几部分。当车辆检测部分检测到车辆到达时触发图像采集单元，采集当前的视频图像。车牌识别单元对图像进行处理，定位出牌照位置，再将牌照中的字符分割出来进行识别，然后组成牌照号码输出。
开车的朋友都知道，我们无论去停车场还是上下高速，只要有摄像头和栏杆的地方，基本上都需要识别你的车牌。我们普通人无需去了解车牌的识别过程，但还是有很多网友想了解自己的车牌是如何被识别的。
摄像头不停地拍照，交给系统去判断。原理很简单，因为没有车辆时，拍的照片是固定的。撑死了也就白天一幅图、晚上一幅图、下雨一幅图、阴天一幅图等。有了基础的图，就可以区分有车辆进入地图了。有人说这样的容错率也太低了，很容易出错。是的，这的确容易出错，所以软件端做了进一步的技术深入：车辆轮廓识别。车辆轮廓识别与车牌识别的轮廓识别原理是一样的，可以参考下面车牌轮廓识别部分。
图形检索，定位车牌图片处理到这一步，来了——车牌检索。动脑筋的朋友可能已经意识到了，车牌是规则的长方形，我们只要找二值化后图片里的长方形就好了。问题来了，你找长方形，问题是有些车辆的撒热窗就是长方形。爱动脑筋的小伙伴已经注意到了，车牌的长宽比与车身其他位置的形状长宽比不同。掌握了上面的基本常识，那么我们距离找到车牌就更近了。计算机扫描整个二值化的图片，由左到右，由上到下，把颜色从黑到白或者由白到黑的像素全部记录下来。然后根据这些像素来计算哪个区域是长方形，并且符合车牌的比例。
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