车牌识别的过程是如何实现的？

每个人都熟悉车牌识别。每天开车上下班或进出停车场时，我们都会通过车牌识别。车牌识别通常与大门一起工作，是停车场系统的两个主要成员。车牌识别不仅是一种设备，也是一种技术。所谓车牌识别技术，是自动分析车牌号码、车牌类型、车牌颜色等信息的技术，经过机器视觉、图像处理、模式识别等算法处理后，对相机拍摄的车辆图像或视频序列进行处理。
车牌识别是人工智能领域的重要组成部分，也是促进智能停车技术发展的主要驱动力。车牌识别通过触发设备、摄像头设备、照明设备、图像采集设备、号码识别处理器、支付终端等硬件设备和车牌定位、字符分割、字符识别等软件算法操作车牌识别过程，包括以下七个过程：
1.图像采集：根据车辆检测方法的不同，车牌识别一般分为两种图像采集，一种是静态模式下的图像采集，通过车辆触发地面感应线圈、红外线或雷达，给相机触发信号，相机接收触发信号后会捕捉图像，该方法的优点是触发率高，性能稳定，缺点是需要切割地面铺设线圈，施工量大；另一种是视频模式下的图像采集，外部不需要任何触发信号，相机会实时记录视频流图像，该方法的优点是施工方便，不需要切割地面铺设线圈，也不需要安装汽车检测器和其他部件，但其缺点也非常明显，由于算法的极限，该方案的触发率和识别率低于外部触发率。
2.预处理：由于图像质量容易受到光、天气、相机位置等因素的影响，车牌识别需要对相机和图像进行一些预处理，以确保车牌最清晰的图像。一般来说，根据对现场环境和已拍摄图像的分析，实现相机的自动曝光处理、自动白平衡处理、自动背光处理、自动爆炸处理等，并对图像进行噪声过滤、对比度增强、图像收缩等处理。去噪方法包括平均过滤器、中间过滤器和高斯过滤器；增强对比度的方法包括对比度线性拉伸、直方图平衡和同态过滤器；图像收缩的主要方法包括最近的邻插值法、双线插值法和立方卷积插值法。
3.车牌定位：从整个图像中准确检测车牌区域是车牌识别过程中的一个重要步骤。如果定位失败或定位不完整，将直接导致最终识别失败。由于图像背景复杂，车牌定位不明确，很容易将围栏、广告牌等噪声视为车牌，因此如何消除这些伪车牌也是车牌定位的难点。为了提高定位的准确性和识别速度，一般的车牌识别系统将设计一个外部接口，以便用户可以根据现场环境设置不同的识别区域。
4.车牌校正：由于拍摄角度、镜头等因素的影响，图像中的车牌存在水平倾斜、垂直倾斜或梯形畸变，给后续的识别处理带来了困难。如果在定位到车牌后进行车牌校正，有利于去除车牌边框等噪音，更有利于字符识别。目前常用的校正方法有:Hough变换法，通过检测车牌上下、左右边框直线来计算倾斜角度；旋转投影法通过根据不同角度在水平轴上垂直投影图像。投影值为0的点数之和更大 的角度为垂直倾斜角度，水平角度的计算方法与之相似；主成分分析法根据车牌背景与字符交界处的颜色固定匹配，找出特征点颜色的主成分方向为车牌的水平倾斜角度；方差最小的方法是根据字符在垂直方向投影点的坐标方差最小导出垂直倾斜角的闭合表达式，从而确定垂直倾斜角度；透视变换，通过相关矩阵变换检测到的车牌四个顶点，实现车牌的畸变校正。
5.字符分割：车牌识别定位车牌区域后，由于不知道车牌中有多少字符、字符之间的位置关系、每个字符的宽度和高度信息，为了确保车牌类型匹配和正确的字符识别，字符分割是必不可少的一步。字符分割的主要思路是根据车牌的二值化结果或边缘提取结果，利用结构特征、字符之间的相似性、字符间隔等信息，分别提取单个字符，包括粘附和断裂字符；另一方面，将宽度和高度相似的字符分为一类，以去除车牌框架和一些小噪音。一般算法包括：连接域分析、投影分析、字符聚类和模板匹配等。由于车牌和光线不均匀造成的模糊车牌仍然是字符分割算法面临的挑战，需要更好的算法来解决上述问题。
6.字符识别：车牌识别将分割字符的灰度图像整合起来，提取特征，然后通过机器学习或匹配字符数据库模板，最后选择最匹配的结果作为识别结果。目前流行的字符识别算法有:模板匹配法、人工神经网络法、支持向量机法、Adabost分类法等。模板匹配法的优点是识别速度快，方法简单，缺点是处理断裂、污染困难；人工神经网络法学习能力强，适应性强，分类能力强，但耗时；支持向量机法具有较好的识别能力，需要较少的训练样本；Adabost分类法可以专注于更重要的训练数据，识别速度快，实时性高。中国车牌由汉字、英文字母和阿拉伯数字组成，风格统一，这也是识别过程的便利。但由于车牌容易受到外部环境的影响，字符模糊、断裂、损坏，如何提高这些字符的识别率和容易混淆的字符也是字符识别的难点之一。易混淆字符包括：0和D、0与Q、2与Z、8与B、5与S、6与G、4与A等。
7.结果输出：车牌识别以文本格式输出识别结果，包括车牌号码、车牌颜色和车牌类型。