識(shí)別速度決定了一個(gè)車牌識(shí)別系統(tǒng)是否能夠滿足實(shí)時(shí)實(shí)際應(yīng)用的要求。一個(gè)識(shí)別率很高的系統(tǒng)，如果需要幾秒鐘，甚至幾分鐘才能識(shí)別出結(jié)果，那么這個(gè)系統(tǒng)就會(huì)因?yàn)闈M足不了實(shí)際應(yīng)用中的實(shí)時(shí)要求而毫無實(shí)用意義。例如，在高速公路收費(fèi)中車牌識(shí)別應(yīng)用的作用之一是減少通行時(shí)間，速度是這一類應(yīng)用里減少通行時(shí)間、避免車道堵車的有力保障。

例如一個(gè)車牌系統(tǒng)在白天有90%以上的準(zhǔn)確度，到了傍晚就降到80%，夜間又降到70%，這種不穩(wěn)定的系統(tǒng)，比起全天候平均擁有70%準(zhǔn)確度的車牌辨識(shí)系統(tǒng)更難于整合。因?yàn)槭褂谜邥?huì)認(rèn)為，既然白天的辨識(shí)率有90%，那全天候的準(zhǔn)確率都要達(dá)到90%才合理，這樣的規(guī)格還不包括奇怪的環(huán)境干擾(暴雨襲擊、冰雹、濃霧區(qū)段等)，與架設(shè)環(huán)境限制(高度限制、風(fēng)大搖晃限制、不容易遭受人為破壞等)。

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。

攝像頭不停地拍照，交給系統(tǒng)去判斷。原理很簡單，因?yàn)闆]有車輛時(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)分有車輛進(jìn)入地圖了。有人說這樣的容錯(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：車輛輪廓識(shí)別。車輛輪廓識(shí)別與車牌識(shí)別的輪廓識(shí)別原理是一樣的，可以參考下面車牌輪廓識(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。

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。