【正文】 。 sb=(m_1m_2)*(m_1m_2)*(double)n1*(double)n2。 m_2=(sumc_sum)/n2。doublem_1,m_2。if(n2==0)break。intn2。k++) { n1+=m_pixel_number[k]。for(k=0。intn1。doublef_max。 }doublec_sum。k++) { sum+=k*m_pixel_number[k]。for(k=0。 n=0。 sum=0。 m_pixel_number[bright]++。x++) {intbright。for(x=0。y=m_height。 } {inty。indexm_bright_level_count。全部代碼如下：voidLPR::OTSU(){ //直方圖統(tǒng)計(jì) {intindex。這一點(diǎn)對藍(lán)色車牌和黃色車牌都是適用的。從統(tǒng)計(jì)學(xué)角度講，閾值兩邊的距離最大。如果直方圖呈雙峰分布。本章后面的部分，將重點(diǎn)介紹各種求解閾值的算法。elseSetBinary(x,y,BACKGROUND)。elseSetBinary(x,y,FOREGOUND)。 bright=red+green。 GetPixel(red,green,blue,x,y)。xm_width。y+++) {intx。for(y=0。二值化前后的對比如圖：二值化的算法很簡單，首先有一個亮度的閾值(threshold)，對每一個像素的亮度和這個閾值做比較，根據(jù)比較結(jié)果得出車牌的前景和背景。下面將分五章具體介紹每一個模塊。第2節(jié) 必備模塊車牌識別最基本的流程是：將采集后的圖像二值化，然后依次經(jīng)過車牌定位、字符分割、去除干擾，最后是字符識別。一般來說，開發(fā)車牌識別程序，先按照最原始最樸素的思想編碼，然后是不斷地優(yōu)化。另外車牌識別還有其本身的特點(diǎn)——理論并不成熟。但是程序需要反復(fù)調(diào)試，才可以走向成熟。或者根據(jù)已經(jīng)試探失敗的結(jié)果，去否定某一個較大區(qū)域試探的必要性。另外一種算法就是“暴力”算法的改進(jìn)形式。上述算法，對所有的區(qū)域進(jìn)行試探。這是最原始的思路。車牌識別中的定位操作，首先有一個判斷某一區(qū)域是不是車牌的標(biāo)準(zhǔn)，然后對所有可能的區(qū)域依次根據(jù)這個標(biāo)準(zhǔn)判斷。這樣速度便會更慢。有回溯算法的車牌識別軟件定位成功率高，但是速度較慢。無回溯算法的車牌識別軟件速度快，但是定位成功率不高。為了解決這個問題，引用了回溯算法：當(dāng)無法定位車牌的時候，增加對車牌錯誤的容忍程度，從新去尋找車牌。Arm機(jī)市面上較少，不容易購買，這是其一大缺點(diǎn)。更可以移植已經(jīng)在Windows環(huán)境下調(diào)試成功的軟件。Arm機(jī)基于Linux操作系統(tǒng)，車牌識別產(chǎn)品不會包含Windows的版本費(fèi)用。按性價比計(jì)算Arm機(jī)要比奔騰機(jī)好。arm機(jī)Arm機(jī)是典型的精簡指令系統(tǒng)。浮點(diǎn)計(jì)算對車牌識別軟件的意義不大，因?yàn)楦↑c(diǎn)計(jì)算比較慢，設(shè)計(jì)良好的車牌識別軟件，盡量使用整型運(yùn)算。因?yàn)檐嚺谱R別程序并行計(jì)算的計(jì)算量較大，超線程技術(shù)也是針對有大量并行計(jì)算的軟件設(shè)計(jì)的。目前CPU Cache完全可以滿足要求，整個識別過程，CPU不需要跟內(nèi)存通信。如果不是通過系統(tǒng)，而是車牌識別軟件本身分配給各個核心任務(wù)，效率會更高?？梢杂肕atlab研究車牌識別算法，但是開發(fā)車牌識別Malab并不是首選。方便將整個車牌程序整合在一起。Prolog中的目標(biāo)可以在事實(shí)和規(guī)則提交之后自動得到。規(guī)則中結(jié)論放在前面，條件放在后面。比如 Close(current_character,2). 表示當(dāng)前識別的字符有兩個封閉區(qū)域（車牌識別中“B”和“8”中的情況）。Prolog中的事實(shí)，用來描述對象和對象之間的關(guān)系。使用Prolog描述完規(guī)則和事實(shí)后，Prolog內(nèi)部進(jìn)行演繹推理，自動給出結(jié)果；無需程序員關(guān)心內(nèi)部操作。人工智能語言——PrologProlog是目前為止中為重要的人工智能語言之一。c/c++開發(fā)環(huán)境也比較好，vc支持可視化編程，調(diào)試時變量跟蹤異常方便，將c/c++不穩(wěn)定性降到最低。c/c++語言的資料豐富，技術(shù)成熟。這使得c/c++方便描述復(fù)雜的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和算法。c/c++語言也十分容易移植，車牌識別的核心程序，在Windows系列操作系統(tǒng)上調(diào)試通過后，很容易移植到Linux系列操作系統(tǒng)上，而Linux系列操作系統(tǒng)也可以是在Arm機(jī)上運(yùn)行的。c/c++語言的高級語言特性，使得其描述車牌識別中比較復(fù)雜的邏輯較為方便。如果要嵌入到相機(jī)之中，AMR機(jī)是最好的選擇。車牌識別硬件環(huán)境的選擇比較豐富。其中Prolog是目前比較好的人工智能語言之一。字符識別主要是人工智能。目前來說圖像處理的開發(fā)軟件環(huán)境局限于c/c++。第1章 開發(fā)環(huán)境車牌識別實(shí)質(zhì)上包括兩部分的內(nèi)容，一是車牌定位，二是字符識別。國家標(biāo)準(zhǔn)車牌識別依據(jù)的是《GA362007中華人民共和國機(jī)動車號牌》，互聯(lián)網(wǎng)上有可供下載的pdf版本。但是這些非標(biāo)準(zhǔn)尺寸的車牌卻給車牌定位帶來了一定的干擾。但是實(shí)際上，車牌并不都是按統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)制作的。對于黃色車牌，比較舊的螺絲，或者懸空的螺絲孔，同樣也會干擾正常的識別。原因在于車牌本身受到一些干擾，其中包括固定螺絲和車牌邊框。相對地，有些車牌識別軟件只能對其中之一進(jìn)行定位識別，有的是根據(jù)車牌距離中心點(diǎn)的距離選擇，有的根據(jù)車牌在圖像中的大小選擇，有的甚至是隨機(jī)選擇。第2節(jié) 拓展功能多車牌識別在同一副圖像中有兩個或者兩個以上的車牌。8和B對于質(zhì)量較差的車牌識別軟件成功區(qū)分的概率也很小。但是字母I和O可以做為發(fā)證機(jī)關(guān)代號，在車牌中出現(xiàn)，因?yàn)榘l(fā)證機(jī)關(guān)代號不可以取數(shù)字1和0。漢字的范圍一般來說僅僅包括省、自治區(qū)和直轄市的簡稱。當(dāng)圖像內(nèi)沒有車牌時，質(zhì)量不好的車牌識別軟件比較容易出現(xiàn)這種錯誤。上述情況都會影響車牌成功定位。當(dāng)光線環(huán)境比較好、分辨率較大的時候，車牌定位比較容易；但是如果光線環(huán)境不好，分辨率較低，車牌定位就比較困難。也是車牌識別過程中最重要的部分。比如視頻觸發(fā)和線圈觸發(fā)相結(jié)合，這樣既能滿足系統(tǒng)在無法埋設(shè)感應(yīng)線圈場合下的應(yīng)用，又能在有感應(yīng)線圈的環(huán)境中提高識別率。RFID卡觸發(fā)實(shí)際上受到RFID卡普及程度的限制。顯然，這種觸發(fā)方式擁有和線圈觸發(fā)相同的識別率。接下來，照片被傳送到計(jì)算機(jī)，進(jìn)行車牌識別操作。第3節(jié) RFID觸發(fā)當(dāng)汽車通過道閘的時候，用戶需要主動刷RFID卡。相對于視頻觸發(fā)的系統(tǒng)，這一工作顯然是多余的。線圈觸發(fā)被廣泛應(yīng)用于停車場和交通路口環(huán)境中?？梢愿鼮闇?zhǔn)確的定位識別車牌。計(jì)算機(jī)也沒有必要識別車牌，這個時候計(jì)算機(jī)的任務(wù)較少，可以很好的響應(yīng)用戶操作。最后系統(tǒng)記錄識別信息和圖像信息。接下來，感應(yīng)線圈觸發(fā)相機(jī)拍照。為了彌補(bǔ)視頻觸發(fā)的不足，人們引入了“線圈觸發(fā)”的概念。但是較快的速度，勢必影響識別率。如果相機(jī)視野內(nèi)沒有車牌，整個系統(tǒng)處于休眠狀態(tài)。第1節(jié) 視頻觸發(fā)本章一開始提到的車牌系統(tǒng)的最簡單的流程，就是視頻觸發(fā)。用戶就會感覺計(jì)算機(jī)較慢，或者死機(jī)。但是如果計(jì)算機(jī)對圖像處理較慢，那么當(dāng)計(jì)算機(jī)正處理當(dāng)前圖像的時候，下一幅圖像已經(jīng)準(zhǔn)備好了。如果相機(jī)視野內(nèi)有車牌，那么系統(tǒng)記錄當(dāng)前的圖像和車牌號。COM同樣也只能用到Windows系列操作系統(tǒng)上。原因在于COM技術(shù)已經(jīng)過時，微軟已經(jīng)放棄了對COM的維護(hù)工作。這里的GUID本質(zhì)上是一個全球唯一的數(shù)，任何編程語言都可以處理。對COM的調(diào)用者來說，他們看到的每個COM是一個類，類有接口。第3節(jié) COM和ActiveX控件一樣，COM的本質(zhì)也是動態(tài)鏈接庫，COM也是有一種共享代碼的方法。雖然如此，但是考慮車牌系統(tǒng)目前也都是在windows系列操作系統(tǒng)上運(yùn)行，所以車牌識別模塊封裝成ActiveX控件的優(yōu)越性也不會打折扣。很多語言包括Java都支持ActiveX控件。不過ActiveX的接口更為方便。同樣地，車牌識別的動態(tài)庫也可以提供linux的版本。除了windows系統(tǒng)外，linux系統(tǒng)也有類似的思想，不過叫做elf。一臺機(jī)器的零部件可能來自于不同的生產(chǎn)廠家；同樣的道理，車牌識別應(yīng)用系統(tǒng)中，車牌識別模塊可以由其它廠家提供。更為重要的是DLL迎合了程序的模塊思想。他不能單獨(dú)的運(yùn)行，需要其它程序加載。第4章 軟件接口車牌識別做為一個軟件模塊，需要提供軟件接口，才能夠被整合到整個車牌識別系統(tǒng)中，正常工作。為了更加安全的使用RFID，經(jīng)常需要把RFID卡的ID值和汽車車牌號綁定起來。讀卡器捕獲到RFID卡發(fā)出的射頻信號，即可得到RFID卡的ID值。當(dāng)RFID卡進(jìn)入讀卡器識別范圍時，讀卡器會發(fā)出射頻信號。RFID最大的特點(diǎn)就是非接觸式自動識別。第5節(jié) RFIDRFID的英文全稱是Radio Frequency Identification。比如交通路口，闖紅燈的汽車觸發(fā)相機(jī)拍照，相機(jī)僅把這時抓拍的圖片傳至計(jì)算機(jī)即可，大大節(jié)省了帶寬。目前車牌識別系統(tǒng)中的視頻信號很少壓縮。其傳輸速率高大1000兆，傳輸距離遠(yuǎn)達(dá)100米完全可以滿足車牌識別的需要。模擬視頻信號，到達(dá)計(jì)算機(jī)前轉(zhuǎn)換成數(shù)字信號即可進(jìn)行車牌識別。雖然數(shù)字傳輸方式具有很多優(yōu)點(diǎn)。將來可能成為車牌識別相機(jī)的首選。攝像頭：根據(jù)摩爾定律，電子產(chǎn)品——攝像頭的性能不斷提高，價格不斷下降。架設(shè)車牌識別系統(tǒng)時完全可以利用一有的監(jiān)視系統(tǒng)。監(jiān)視攝像頭：這是目前普及最廣的用于車牌識別的相機(jī)。有的借助圖像采集卡可以得到更好的效果。這里列舉一下適合車牌識別使用的相機(jī)。如果是對于普通的車牌識別系統(tǒng)，CMOS相機(jī)足以滿足要求。感光元件有兩種CCD和CMOS。第3節(jié) 相機(jī)車牌識別只能用數(shù)碼相機(jī)，不可以使用傳統(tǒng)的模擬相機(jī)。這就大大提高了MIS系統(tǒng)本身的成本，通常情況下MIS系統(tǒng)要比車牌識別核心模塊報價高。一般來說，MIS系統(tǒng)理論較為成熟，開發(fā)難度不大；而車牌系統(tǒng)理論并沒有完全成熟，開發(fā)難度極大。下圖為一電力系統(tǒng)的MIS系統(tǒng)：需要指出的是，MIS系統(tǒng)和車牌識別同為軟件。這種系統(tǒng)對各種事件的屬性進(jìn)行記錄，并且可以輸出統(tǒng)計(jì)信息。第2節(jié) 信息系統(tǒng)信息系統(tǒng)，全稱為管理信息系統(tǒng)—Management Information System，亦即所謂的MIS系統(tǒng)?？梢圆捎酶吖β拾咨陌雽?dǎo)體光源，同時也方便將光束投射到車牌上。也不是夜間車牌識別理想光源。某些光源色彩豐富，但是并不適合車牌識別。性能優(yōu)良的車牌識別系統(tǒng)不會受此影響。光源便開始發(fā)出可見光。熱輻射光源 利用電流的熱效應(yīng)。因?yàn)檐嚺谱R別系統(tǒng)本身也消耗電能，所以車牌識別的照明光源全部采用電光源。同時資優(yōu)價廉的車牌識別軟件必然會提高相關(guān)產(chǎn)品的銷售量，其他產(chǎn)品因此實(shí)現(xiàn)高附加值。所以智能停車場系統(tǒng)必須集成車牌識別模塊。為了防止不法分子的破壞，智能停車場系統(tǒng)要根據(jù)數(shù)據(jù)庫信息，進(jìn)行RFID卡信息和車牌信息的比對。當(dāng)車輛離開停車場時，司機(jī)也必須刷RFID卡。智能停車場系統(tǒng)根據(jù)RFID卡信息對車輛的合法性進(jìn)行判斷，并允許合法車輛通過道閘進(jìn)入停車場。出入口同時都配置，車牌識別設(shè)備，對進(jìn)出車輛信息進(jìn)行采集工作。停車場一般有多個出入口。智能停車場系統(tǒng)包括，RFID卡、讀卡器、道閘、感應(yīng)線圈、視頻系統(tǒng)、MIS系統(tǒng)和車牌識別模塊。車牌識別應(yīng)用列表 列表第2節(jié) 車牌識別應(yīng)用舉例——智能停車場智能停車場是車牌識別的典型應(yīng)用。城市交通管理配合指紋識別，人臉識別對城市交通進(jìn)行管理。要求車牌識別系統(tǒng)能夠識別軍用車牌。同時記錄車輛過往時的照片，方便收費(fèi)系統(tǒng)核實(shí)。獲得車流密度隨時間變化的關(guān)系。地磅稱重管理用于庫存管理。移動稽查官方為打擊走私、偷稅、違禁等的非法活動，對疑犯車輛進(jìn)行跟蹤。高速公路收費(fèi)目前很多高速公路是“貸款筑路，收費(fèi)還錢”。對車牌識別準(zhǔn)確度和速度都有較高要求。智能停車場對車牌識別的要求主要集中在準(zhǔn)確度方面，對時間要求不是很苛刻。隨著計(jì)算機(jī)軟硬件的不斷升級，車牌識別所依賴的環(huán)境日臻完善，車牌識別的功能越來越豐富，應(yīng)用場合也越來越多。有關(guān)綠?？萍几敿?xì)的資料請登陸該公司官方網(wǎng)站：。綠?？萍既w同仁艱苦創(chuàng)業(yè)，于2009年推出車牌識別這一智能交通領(lǐng)域產(chǎn)品。讓更多的國內(nèi)公司積極參與世界經(jīng)濟(jì)產(chǎn)業(yè)鏈條中，上游的競爭?！皭蹏趭^踏實(shí)，艱苦創(chuàng)業(yè)”是該公司的主題。綠?？萍脊菊且患覔碛写罅寇浖瞬诺墓尽＃ㄒ?yàn)檐嚺谱R別市場比較熱門，下面的表格難免遺漏一些新的成員）名稱網(wǎng)址備注綠睿（推薦）高識別率，速度快SoftWell較高識別率，速度慢PlateDSP識別率較高，速度快CubicPlate普及較廣，識別率，速度都是中游水平SupPlate速度都是中游水平漢王無法拿到試用軟件車牌識別供應(yīng)商 列表第2節(jié) 車牌識別供應(yīng)商舉例——綠?？萍架嚺谱R別屬于知識密集型產(chǎn)業(yè)。第1節(jié) 車牌識別供應(yīng)商列表車牌識別并沒有統(tǒng)一的國際標(biāo)準(zhǔn)。對于車牌識別研發(fā)人員來說也是有很大的參考價值，而且對后面的開發(fā)有極大的幫助。第一編對于廣大車牌識別采購人員十分重要；對于廣大車牌識別開發(fā)人員，要在熟悉了解第一編的基礎(chǔ)之上，研讀第二編。車牌識別采購、研發(fā)縱覽《車牌識別采購、研發(fā)縱覽》是目前最詳細(xì)的關(guān)于車牌識別的資料。本書分兩部分：第一編，介紹車牌識別的技術(shù)知識，包括目前我國主要的車牌識別產(chǎn)品名單、車牌識別產(chǎn)品必備/附加的功能，以及車牌識別的應(yīng)用范圍；第二編，介紹車牌識別的研發(fā)知識，其中包括，車牌識別程序的模塊、車牌識別程序內(nèi)核模塊的各種類型以及各個子模塊的詳細(xì)算法。第1編 采購這是《車牌識別采購、研發(fā)縱覽》的前半部分，是廣大車牌識別采購者的必讀部分。第1章 車牌識別供應(yīng)商通過本章，采購人員可以對我國的車牌識別技術(shù)水平有一個概括性的認(rèn)識；研發(fā)人員也應(yīng)該能夠了解到這一技術(shù)目前的成熟程度。本章僅僅列舉我國的車牌識別供應(yīng)商。研發(fā)車牌識別需要大量的高級軟件人才。她座落于我國的硅谷——北京中關(guān)村。綠睿公司希望能和合