摘要：

車牌識別系統是現代智能交通管理系統的核心組成部分,是圖像處理、神經網絡和模式識別等技術的綜合應用。 本文介紹了車牌識別系統的一般構成,包括車牌圖像預處理、車牌字符分割和車牌字符識別等三個重要組成部分,并分別進行深入研究。 車牌圖像預處理方面,針對實際系統的需要首先對圖像進行灰度變換,再根據車牌本身的先驗特征采用合適的方法進行圖象二值化,并在文中比較了各種不同的圖象二值化方法的優劣以及其所適用的場合。車牌字符分割部分的研究,是建立在圖像經傾斜校正成為規范化的圖像基礎上,通過字符串凹凸輪廓的檢測、字符邊緣識別對車牌進行分割。 對字符識別的研究,是通過對分割出的車牌進行歸一化和細化預處理,進而提高字符識別的準確性和速度。然后根據不同的統計特征設計了不同的BP神經網絡分類器,分別進行車牌的字符識別。 在上述理論研究的基礎上,本文通過C++ Builder編程實現了相關功能模塊,利用這些模塊構造了車牌識別系統軟件平臺。并通過實際交通環境下拍攝的車牌圖片對上述平臺進行了試驗,研究結果表明該系統性能良好,能實現較準確分割和識別字符,可廣泛應用。

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的车牌识别与计算机编程,基于计算机视觉的车牌字符识别技术的研究的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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