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传统模式识别技术。传统模式识别技术指结构特征法，统计特征法等。90年代，由于计算机视觉技术的发展，开始出现汽车牌照识别的系统化研究。1990年AS.Johnson等运用计算机视觉技术和图像处理技术实现了车辆牌照的自动识别系统。该系统分为图像分割、特征提取和模板构造、字符识别等三个部分。利用不同闽值对应的直方图不同，经过大量统计实验确定出车牌位置的图像直方图的闽值范围，从而根据特定闽值对应的直方图分割出车牌，再利用预先设置的标准字符模板进行模式匹配识别出字符。
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：
识别速度决定了一个车牌识别系统是否能够满足实时实际应用的要求。一个识别率很高的系统，如果需要几秒钟，甚至几分钟才能识别出结果，那么这个系统就会因为满足不了实际应用中的实时要求而毫无实用意义。例如，在高速公路收费中车牌识别应用的作用之一是减少通行时间，速度是这一类应用里减少通行时间、避免车道堵车的有力保障。
在日常录入违法号牌信息中发现车辆号牌信息与系统显示的车牌信息不符时，民警通过核查车辆信息后，把有违反交通法规的车辆信息录入指挥中心的黑名单报警系统。此车在辖区内行驶时，号牌会被系统自动识别报警。
停车场车辆牌照识别系统的工作原理如下：1.系统通过视频采集接口采集摄像头摄入包含车牌的视频图像；2.再对动态采集到的图像进行处理以克服图像干扰，改善识别效果；3.接着在动态采集到的图像中自动找到车牌的位置也就是边缘检测，并分割出单个字符的矩形区域；4.对车牌进行二值化,后把规整好的字符输入字符识别系统进行识别。
图片初级处理——灰度化、二值化大家都知道，灰色是介于白色和黑色之间的颜色，而且这个灰色深浅不一样，所以白色和黑色之间的灰色就有很多。这颜色一多，计算机就眼花缭乱了。所以呢，干脆把图片二值化。啥叫二值化呢？就是让图片只有黑色和白色，就是只有两个颜色值，顾名思义把图片搞成黑白二色的过程就是二值化。再形象的比喻一下，就是熊猫化！在计算机RGB颜色空间内，白色就是255，黑色就是0，其他颜色就是在这0-255之间了。
