车牌识别系统的基本工作原理及流程。
车牌识别就是依次实现汽车图像的车牌定位、车牌字符分割、车牌字符识别算法的过程。
车牌定位就是把车牌图像从含有汽车和背景的图像中提取出来，其输入的是原始的汽车图像，输出是车牌图像。
车牌的字符分割就是通过对车牌图像的预处理、几何校正等把字符从车牌图像中分割出来，宿州车牌识别，分成一个个独立的字符，其输入是车牌定位后得到的车牌图像，车牌识别器，输出是经过预处理、几何校正等后得到的一组单个的字符图像，并得到各个字符的点阵数据。
字符识别是依次从单个字符点阵数据中提取字符特征数据，道闸车牌识别，并给出识别结果。

PC端车牌识别SDK主要应用场景介绍。
PC端车牌识别sdk目前可应用于Windows、Linux、ARM、DSP、ADI、WINCE、Android等多种平台，是现在上支持平台种类1多的PC版车牌识别sdk。
该产品还支持图片和视频流两种识别模式，可用于多种场景，适应性极强。
充分利用的PC端车牌识别sdk，不仅提高了识别效率，也降低了交管部门、停车场管理者等的工作强度和繁琐性，为我国智能交通的进一步发展奠定了良好的基础。

车牌识别系统的关键技术及算法。
对车牌图像进行图像形态学操作：图像滤波，即在尽量保留图像细节特征的条件下对目标图像的噪声进行抑制，是图像处理中消除噪声的不可或缺的操作，其处理的结果的好坏将直接影响到对后续图像进行处理和分析的有效性和可靠性。
常用的滤波操作方法有很多种，如中值滤波、形态学滤波、高斯滤波、双边滤波等。
我们在这里介绍一下中值滤波和本文所研究系统采用的形态学滤波。

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