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一個車牌識別系統的后臺管理體系，決定了這個車牌識別系統是否好用。清楚地認識到重要的一點是識別率達到是不可能的，因為車牌照污損、模糊、遮擋，或者天氣也許很糟（下雪﹑冰雹﹑大霧等等）。
車輛識別在拍照之前，當然是要識別車輛確實是進入了攝像頭的佳焦距位置了，車牌識別系統才會采集車輛的圖像。所以，識別車輛就是車牌識別的步。那么，如何識別車輛呢？有很多辦法，其中紅外法是常用的辦法。因為攝像頭和系統是被動采集數據的，所以它不知道什么時候該拍照。當車輛進入拍攝區域，紅外射線會被車輛遮擋，這個時候攝像頭和系統聯動，就會拍下車輛的照片，以供后續車牌識別之用。當然了，這種簡單的紅外遮擋法測是否有車輛進入，人或者其他物體遮擋了紅外線，也會誘發拍照。
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。對截取的車牌圖片進行上一步的灰度化、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象，就需要對圖片做錯切變換（就是傾斜角度調整）。我們知道，有些車牌是上下結構的，這很容易通過對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，那就是上下結構車牌。如果不是上下結構，那就是單行結構的新車牌。
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