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駕車的朋友都知道，我們不管去停車場或是左右快速，只需有攝像頭和護欄的區域，大部分都要車牌識別。我們普通人不用來了解車牌的識別過程，但還是有許多網友想了解自己車牌是怎樣被識別的。
江蘇琪瑞特智能科技有限公司在敘述車牌識別過程以前，小編要先說一下高速路口的ETC是一套依靠RFID技術的電子識別設備。這類識別技術，是由射頻技術，去識別粘在汽車前擋風或者其它便于RFID讀寫端識別的位置上的電子標簽來識別和收費的。因而ETC和車牌識別系統是2套系統，由于車牌識別系統不承擔充值和消費作用，因而ETC就應時而生。
這當中還有另外一個緣故，便是時速較大時，車牌識別全面的攝像頭排拍到的照片會模糊危害識別。而如果組裝高速攝像頭（每秒能夠拍的圖片幀率遠大于24幀），這一成本會很高，不益于普及。
下面我們介紹一下車牌識別全面的工作過程，敘述環節中大家盡量不使用專業名詞，而求讓大家能夠更容易理解。
1、車輛識別
在拍照以前，當然是要識別車輛對是進入攝像頭的好焦距位置了，車牌識別系統才能收集車輛的圖象。因此，識別車輛便是車牌識別的一步。那樣，怎樣識別車輛呢？
有許多方法，其中紅外法是常見的方法。由于攝像頭和系統是被動采集數據的，因此它不知道什么時候該拍照。當車輛進到拍照地區，紅外射線能被車輛擋住，這時候攝像頭和系統連動，便會拍下車輛的照片，以便后面車牌識別之用。當然，這類簡單紅外擋住法測是否有車輛進到，人或者其它物件擋住了紅外線，也會誘發拍照。
還好，為了檢驗究竟是車輛進到范疇還是其它異物進到，紅外設備會依據車的寬度來設定，多個紅外射線被擋住，總寬與車輛符合，才會誘發拍照。
第二種辦法就是軟件識別，攝像頭不斷地拍照，交到系統去判斷。原理很簡單，如果沒有車輛時，拍的照片是不變的。撐死了也就白天一幅圖、夜里一幅圖、雨天一幅圖、陰天一幅圖等。擁有基本的圖，就能區別有車輛進入地圖了。
有人說這種容錯性也太低了，很容易出錯。沒錯，這的確容易出錯，因此軟件端做了進一步的技術深入：車輛輪廊識別。車輛輪廊識別與車牌識別的輪廊識別原理是一樣的，可以參考下邊車牌輪廊識別部分。
2、拍照
對進到合理焦距范圍的車輛拍照照片，這一步很容易理解。車牌識別系統的軟件端會依據車輛進到的視頻來提取圖片，或者直接拍照圖片。獲得照片后，發放給識別系統預留。
3、圖片初級解決——灰度化、二值化
我們都知道，灰色是處于白色和黑色間的顏色，并且這個灰色濃淡不一樣，因此白色和黑色間的灰色就有很多。這顏色一多，計算機就目不暇接了。所以呢，干脆把圖片二值化。啥叫二值化呢？就是讓圖片僅有黑色和白色，便是只有兩個顏色值，說白了把圖片弄成黑白二色的過程便是二值化。再形象的比喻一下，便是熊貓化！在計算機RGB顏色空間內，白色便是255，黑色便是0，別的顏色便是在這0-255中間了。
4、圖片減噪
什么是減噪呢，就好比是你在講話，邊上一電鋸一直在吱吱呀呀地響。此刻，你跟鄰居講話，就要考慮區別電鋸噪聲或是鄰居說的話了。
同樣的道理，圖片二值化后，照片里可能紅橙黃綠藍靛紫七色齊全啊，這你一二值化，顏色濃淡不一樣的自然就會發生黑白斑斑點點的。因此，我們就要依據這種斑點的顏色誤差及其總數來確定是否給它們反色一下。也就是白變黑，黑變白。
