点击图片查看原图PC端车牌识别SDK主要应用场景介绍。PC端车牌识别sdk是我司自主研发的应用于PC端的车牌识别软件，在智能交通系统、出入口管理系统、公1安图帧系统、移动警1务系统等多种行业都已实现成功运用。PC版车牌识别sdk采用清华OCR技术，融合了车牌定位、车牌字符切分、车牌字符识别等算法，使该系统具有识别、速度快、适应性强、使用方便等优势，技术处于国际1先进水平，在相关行业领域得到用户的广泛好评。
车牌识别系统的关键技术及算法。车牌字符分割算法的研究车牌区域定位完成之后，由于提取出来的车牌区域内的车牌图像可能存在倾斜现象，因此，在车牌字符分割之前，需要判断车牌图像是否倾斜。在车牌倾斜的情况下，需要准确的求得车牌的倾斜角度，然后把发生倾斜的车牌校正过来，为接下来的字符分割创造条件，这就是车牌的倾斜校正。常用的倾斜校正算法包括Radon变换、Hough变换。在车牌的倾斜校正完成之后，需要去除车牌的上下、左右边界，然后才能把车牌上的字符一个个的分割出来，得到一个单独的车牌字符图像，为后续的车牌字符识别做好准备，即车牌的字符分割。
车牌识别系统的关键技术及算法。车牌字符分割1、对车牌图像从左向右逐列扫描，并记录统计出每列的像素值为255的像素的个数，并将结果保存在一位数组count[width+1]中，其中count[i]用于存储第i列像素值为255的像素的个数。2、剩下的字符都是英文字母和阿拉伯数字，这些字符不存在不连通性的问题，于是，仅仅利用一个阈值1就可以分割出车牌剩下的字符。
在实际的车牌识别系统中获取的车牌，往往由于拍摄角度的不同、车牌污损、光照不均等原因造成了二值化后的字符会出现形变、粘连、断裂、细节模糊等情况，这些原因导致了模板匹配在车牌字符识别上的局限性，尤其是停车场车牌识别系统。停车场环境下，车牌图像受到光照的影响较大，为了提高字符识别的准确率，通常在停车场车牌识别系统中很少采用这种算法。
