傳統(tǒng)模式識(shí)別技術(shù)。傳統(tǒng)模式識(shí)別技術(shù)指結(jié)構(gòu)特征法，統(tǒng)計(jì)特征法等。90年代，由于計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)的發(fā)展，開(kāi)始出現(xiàn)汽車(chē)牌照識(shí)別的系統(tǒng)化研究。1990年AS.Johnson等運(yùn)用計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)和圖像處理技術(shù)實(shí)現(xiàn)了車(chē)輛牌照的自動(dòng)識(shí)別系統(tǒng)。該系統(tǒng)分為圖像分割、特征提取和模板構(gòu)造、字符識(shí)別等三個(gè)部分。利用不同閩值對(duì)應(yīng)的直方圖不同，經(jīng)過(guò)大量統(tǒng)計(jì)實(shí)驗(yàn)確定出車(chē)牌位置的圖像直方圖的閩值范圍，從而根據(jù)特定閩值對(duì)應(yīng)的直方圖分割出車(chē)牌，再利用預(yù)先設(shè)置的標(biāo)準(zhǔn)字符模板進(jìn)行模式匹配識(shí)別出字符。

為了測(cè)試一個(gè)車(chē)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(chē)流通行時(shí)的車(chē)牌照進(jìn)行識(shí)別，并且需要將車(chē)輛牌照?qǐng)D像和識(shí)別結(jié)果存儲(chǔ)下來(lái)，以便調(diào)取查看。然后，還需要得到實(shí)際通過(guò)的車(chē)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：

開(kāi)車(chē)的朋友都知道，我們無(wú)論去停車(chē)場(chǎng)還是上下高速，只要有攝像頭和欄桿的地方，基本上都需要識(shí)別你的車(chē)牌。我們普通人無(wú)需去了解車(chē)牌的識(shí)別過(guò)程，但還是有很多網(wǎng)友想了解自己的車(chē)牌是如何被識(shí)別的。

在講述車(chē)牌識(shí)別過(guò)程之前，筆者要先說(shuō)一下高速路口的ETC是一套依賴(lài)RFID技術(shù)的電子識(shí)別裝置。這種識(shí)別技術(shù)，是通過(guò)射頻技術(shù)，去識(shí)別貼在汽車(chē)前擋風(fēng)或者其他便于RFID讀寫(xiě)端識(shí)別的位置上的電子標(biāo)簽來(lái)識(shí)別和收費(fèi)的。因此ETC和車(chē)牌識(shí)別系統(tǒng)是兩套系統(tǒng)，因?yàn)檐?chē)牌識(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。

攝像頭不停地拍照，交給系統(tǒng)去判斷。原理很簡(jiǎn)單，因?yàn)闆](méi)有車(chē)輛時(shí)，拍的照片是固定的。撐死了也就白天一幅圖、晚上一幅圖、下雨一幅圖、陰天一幅圖等。有了基礎(chǔ)的圖，就可以區(qū)分有車(chē)輛進(jìn)入地圖了。有人說(shuō)這樣的容錯(cuò)率也太低了，很容易出錯(cuò)。是的，這的確容易出錯(cuò)，所以軟件端做了進(jìn)一步的技術(shù)深入：車(chē)輛輪廓識(shí)別。車(chē)輛輪廓識(shí)別與車(chē)牌識(shí)別的輪廓識(shí)別原理是一樣的，可以參考下面車(chē)牌輪廓識(shí)別部分。

圖片初級(jí)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(gè)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(jì)算機(jī)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(gè)顏色值，顧名思義把圖片搞成黑白二色的過(guò)程就是二值化。再形象的比喻一下，就是熊貓化！在計(jì)算機(jī)RGB顏色空間內(nèi)，白色就是255，黑色就是0，其他顏色就是在這0-255之間了。