爱华网车牌识别算法是车牌识别系统的基础，对图像进行采集，然后从车牌纹理出发，应用分开理论建立基于有向分形参数的车牌定位预处理模型，结合投影法提取车牌区域，再将字符进行分割和识别，最后输出结果。以下是爱华网小编为大家整理的关于车牌识别算法流程图，给大家作为参考，欢迎阅读!
车牌识别算法流程图 车牌识别算法流程
车牌识别基本的算法流程有：
(1)车牌定位;
(2)字符分割;
(3)字符识别。
车牌识别算法的详解1、车牌定位的方法多种多样,归纳起来主要有利用梯度信息投影统计;利用小波变换作分割;车牌区域扫描连线算法;利用区域特性训练分类器的方法等。这是车牌识别算法中最关键的第一步，效果的优劣直接影响到车牌识别率的高低。运用启发式车牌定位算法算法，使得综合号牌检出率高达99.5%。
2、字符识别是整个系统的核心。在其实际应用中，最为关键的问题是字符特征的选择，如果特征选择不具有很好的区分度，不仅特征维数较大而且还很难获得较好的识别效果。运用的大规模神经网络识别算法，使用综合号牌识别率高达98.5%，全国第一。
3、牌上的相似字符，由于外形比较接近，受图像分辨率，光线，车牌污损等影响，一般的分类算法，很容易出现误识别。车牌识别系统基于此算法基础上提出了易混淆字符专门处理，相似字符例如“2”和“Z”、“0”和“D”等，都能进行有效识别。使得识别效果在任何极端复杂情形下依然保持高识别率。
