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车牌识别是一种计算机视觉技术，用于自动检测和标识道路上的。它广泛应用于交通管理、安全管理等领域中，例如智能停车系统等场景应用。
其基本原理是利用数字图像处理技术和机器学习算法对摄像头拍摄到的路面画面进行实时分析和处理，从众多信息中发现机动车号牌并对其进行定位与识读，同时将相关信息传输至中央管理系统进行处理和应用。
车牌识别的适用范围有哪些？
车牌识别是一种自动识别车辆车牌号码的技术，车牌识别可以用于各种场合，例如智能交通管理、停车场管理、安全管理、社区管理、车辆安全管理等等。车牌识别可以通过摄像头车辆的车牌图像，然后使用图像处理和机器学习技术来识别车牌号码。识别的车牌号码可以是150至400个汉字，具体取决于车牌的设计和使用场景。
车牌自动识别系统设计思路可以分为以下几个步骤：
1.图像预处理。首先需要对摄像头采集的实时视频流进行预处理，包括去噪、灰度化等操作以提高后续的车牌字符分割和特征提取效率；同时将彩片转换为二值化的黑白图以简化数据结构并提高系统的鲁棒性。这一步通常由数字信号处理器（DSP）或计算机视觉软件完成。
2.车牌定位与切割。在完成了对原始影像的处理后，需要确定出牌照的位置并将其从原图中分离出来以便于进一步分析。这可以通过使用边缘检测算法如Canny算子或者霍夫线变换实现。这个过程同样可以在服务器上运行，通过输入的视频串口监控画面并进行相关计算和处理得到结果输出到前端设备中显示。
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