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為了測試一個車牌識別系統識別率，需要將該系統安裝在一個實際應用環境中，全天候運行24小時以上，采集至少1000輛自然車流通行時的車牌照進行識別，并且需要將車輛牌照圖像和識別結果存儲下來，以便調取查看。然后，還需要得到實際通過的車輛圖像以及正確的人工識別結果。之后便可以統計出以下識別率：
圖片初級處理——灰度化、二值化大家都知道，灰色是介于白色和黑色之間的顏色，而且這個灰色深淺不一樣，所以白色和黑色之間的灰色就有很多。這顏色一多，計算機就眼花繚亂了。所以呢，干脆把圖片二值化。啥叫二值化呢？就是讓圖片只有黑色和白色，就是只有兩個顏色值，顧名思義把圖片搞成黑白二色的過程就是二值化。再形象的比喻一下，就是熊貓化！在計算機RGB顏色空間內，白色就是255，黑色就是0，其他顏色就是在這0-255之間了。
車牌識別一體機識別模式的種類及優勢都有哪些？下面小編就給大家介紹一下。1、地感抓拍形式優勢：車輛觸發率高，幾乎不會漏車，能夠辨認無牌車，穩定性好，經過地感給相機開關量信號進行拍照辨認，辨認形式簡略易懂，下風：地感辨認速度較慢（能夠經過調整辨認區域提升辨認速度），而且需求施工破路，有施工本錢，對客戶性要求較高，假如客戶而且對抓拍率要求很高，能夠引薦抓怕形式。2、視頻辨認形式優勢：不必切線圈，沒有施工本錢，性要求低，簡略易操作，辨認速度快，假如客戶專注于途徑形式，或者現場沒有條件切地感，視頻辨認。下風:目前版本不能檢測無車牌（新版本能夠），偶爾會有漏車，這也是職業難題，我們目前也在著手處理。（過去單通道出入口為了判別方向需求切4個線圈，現在視頻辨認能夠判別車頭或者車尾，節省了不少施工本錢）
3、視頻+地感形式優勢:辨認速度快，能夠到300ms左右，能夠檢測無牌車，假如現場有無牌車，而且后邊有跟車現象，需求把輸出區域調低，假如不考慮無牌車，辨認區域和輸出區域能夠重合，地感線圈在輸出區域里。下風：地感需求施工，有性要求搜索。
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