车牌的定位与校正
本章主要描述的是对已有车牌定位方法的研究，了解它们的算法原理及其优缺点，并提出了一种效果更好适用范围更广的车牌识别系统方法，即将Mean Shift算法运用到车牌识别系统，鹤壁停车场车牌识别系统，然后在此基础上对车牌进行校正。
图像的对比度不足是图像处理的过程中经常会遇到的问题。主要的原因是在获取车牌图像时受外界环境的影响。对比度不足的图像会影响到图像的后续处理效果，所以，一般情况下，在进行图像处理前会使用灰度变换的方法来对图像进行对比度增强处理，以达到改善视觉效果的目的。
核函数的选择，当下多用的核函数是，停车场车牌识别系统维修电话，所以本中也用核函数，停车场车牌识别系统供应商，主要是考虑到以下几个因素（1）核函数能够完成非线性映射。（2）所要的培训的参考数据比较少，在运用分类设备时简便。多项式的此类函数所对应的参考数据比核函数多，所以对分类设备的工作提出了更高的要求。核函数和分类设备的工作效果之间有较为密切的关系，停车场车牌识别系统厂家，不过等人在其研究中发现，其不同和工作的效果没有太大的关联，而起到重要作用的是因子C和其对应的参数厂。
然后，就是车牌识别的后台管理，车牌识别系统的后台管理体系，决定了这个车牌识别系统是否好用。必须清楚地认识到重要的一点是因为车牌照污损、模糊、遮挡，或者天气也许很糟(下雪﹑冰雹﹑大雾等等)在这些恶劣的条件下，车牌识别一体机经过算法优化，每一种条件都有一个专门对应的识别库，用来保证我们的识别率不断的完善升级。
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