车牌识别：现代科技的“火眼金睛不”

如果说，识别汉字并不是一件难事的话，那么识别车牌号码对于计算机来说应该是一件比较容易的事，毕竟车牌只不过是两三个数码而已，然而事实上，让计算机准确无误地识别一副车牌号码，尤其是在没有档案资料作参考的情况下，那才是真正的本领。车牌号码虽只有三位数字，但长度却远远大于24比特（每个数字用6位计算机表示则有24=128种等可能），再加上前面的省份简称、三位序列号以及后面的汽车类别代码，这些信息就组成了一个复杂的号码。

车牌的基本信息（包括省份、邮编和可用号码组）储存在CPU中的数据库中，首先根据车牌的排版规则确定扫描的起始点，然后是扫描行，当扫描到相同字符时就返回，最后形成车牌的信息，分别送到寄存器和 CPU内存中。车牌的识别其实就是光学字符识别（OCR）中的一种，只不过它要求车牌的字符是长方形的，并且字符集比较固定，只包括：阿拉伯数字和字母，通常是两种或三种组合。

车牌识别系统主要由三个部分组成，即：图像获取、字符分割和字符识别。

一. 图像获取 车牌识别系统的图像获取部分主要包括三个模块：

• 摄像头模块：用于捕获车辆前方的彩色图像。

• 图像预处理模块：包括灰度化、二值化等预处理操作，以消除噪声和增强图像的对比度。

• 字符检测模块：用于检测车牌图像中的字符。

在实际应用中，为了提高车牌识别的速度和准确性，常常采用一些优化算法，如基于区域的方法、边缘检测等。

二. 字符分割

字符分割是将一幅图像分割成若干个小的区域，每个区域内的字符相互之间可以区分开来，而同一区域内的字符具有相同的特征。车牌识别系统中的字符分割算法主要有基于边缘的分割算法和基于端点的分割算法两种。

基于边缘的分割算法是一种常用的车牌字符分割方法。这种算法通常是先将图像的灰度化处理后，然后使用非极大值抑制、差分连通域、边缘检测等算法，提取出字符的边缘信息。最后，根据字符的边缘信息将字符分割成不同的区域。

基于端点的分割算法是一种较新的算法，它是以字符的端点为分割的基础。这种算法通常是先将图像的灰度化处理后，然后使用连通区域分析、端点检测等算法，找出每个字符的端点，并以这些端点为分割的基础。最后，根据字符的端点将字符分割成不同的区域。

三. 字符识别

字符识别是将车牌字符分割后的每个字符分别识别出来。车牌识别系统中的字符识别算法主要是基于机器学习的方法。