為了測試一個(gè)車牌識(shí)別系統(tǒng)識(shí)別率，需要將該系統(tǒng)安裝在一個(gè)實(shí)際應(yīng)用環(huán)境中，全天候運(yùn)行24小時(shí)以上，采集至少1000輛自然車流通行時(shí)的車牌照進(jìn)行識(shí)別，并且需要將車輛牌照?qǐng)D像和識(shí)別結(jié)果存儲(chǔ)下來，以便調(diào)取查看。然后，還需要得到實(shí)際通過的車輛圖像以及正確的人工識(shí)別結(jié)果。之后便可以統(tǒng)計(jì)出以下識(shí)別率：

在日常錄入違法號(hào)牌信息中發(fā)現(xiàn)車輛號(hào)牌信息與系統(tǒng)顯示的車牌信息不符時(shí)，民警通過核查車輛信息后，把有違反交通法規(guī)的車輛信息錄入指揮中心的黑名單報(bào)警系統(tǒng)。此車在轄區(qū)內(nèi)行駛時(shí)，號(hào)牌會(huì)被系統(tǒng)自動(dòng)識(shí)別報(bào)警。

停車場車輛牌照識(shí)別系統(tǒng)的工作原理如下：1.系統(tǒng)通過視頻采集接口采集攝像頭攝入包含車牌的視頻圖像；2.再對(duì)動(dòng)態(tài)采集到的圖像進(jìn)行處理以克服圖像干擾，改善識(shí)別效果；3.接著在動(dòng)態(tài)采集到的圖像中自動(dòng)找到車牌的位置也就是邊緣檢測，并分割出單個(gè)字符的矩形區(qū)域；4.對(duì)車牌進(jìn)行二值化,后把規(guī)整好的字符輸入字符識(shí)別系統(tǒng)進(jìn)行識(shí)別。

在講述車牌識(shí)別過程之前，筆者要先說一下高速路口的ETC是一套依賴RFID技術(shù)的電子識(shí)別裝置。這種識(shí)別技術(shù)，是通過射頻技術(shù)，去識(shí)別貼在汽車前擋風(fēng)或者其他便于RFID讀寫端識(shí)別的位置上的電子標(biāo)簽來識(shí)別和收費(fèi)的。因此ETC和車牌識(shí)別系統(tǒng)是兩套系統(tǒng)，因?yàn)檐嚺谱R(shí)別系統(tǒng)不承擔(dān)充值和消費(fèi)功能，因此ETC就應(yīng)運(yùn)而生。

圖形檢索，定位車牌圖片處理到這一步，來了——車牌檢索。動(dòng)腦筋的朋友可能已經(jīng)意識(shí)到了，車牌是規(guī)則的長方形，我們只要找二值化后圖片里的長方形就好了。問題來了，你找長方形，問題是有些車輛的撒熱窗就是長方形。愛動(dòng)腦筋的小伙伴已經(jīng)注意到了，車牌的長寬比與車身其他位置的形狀長寬比不同。掌握了上面的基本常識(shí)，那么我們距離找到車牌就更近了。計(jì)算機(jī)掃描整個(gè)二值化的圖片，由左到右，由上到下，把顏色從黑到白或者由白到黑的像素全部記錄下來。然后根據(jù)這些像素來計(jì)算哪個(gè)區(qū)域是長方形，并且符合車牌的比例。

車牌字符切割在上一步中，我們成功找到了車牌，并把它從原圖（不是二值化的圖）截取出來了。對(duì)截取的車牌圖片進(jìn)行上一步的灰度化、二值化、降噪處理，尤其是邊緣降噪。如果降噪后，干擾的噪聲還是比較大，可以采取腐蝕、膨脹算法來模糊噪聲。如果降噪后的車牌圖片有傾斜現(xiàn)象，就需要對(duì)圖片做錯(cuò)切變換（就是傾斜角度調(diào)整）。我們知道，有些車牌是上下結(jié)構(gòu)的，這很容易通過對(duì)二值化的圖片做像素掃描來檢測上下兩部分是否中間不粘連，如果不粘連，那就是上下結(jié)構(gòu)車牌。如果不是上下結(jié)構(gòu)，那就是單行結(jié)構(gòu)的新車牌。