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摘要：車牌識別系統(tǒng)在生活中的使用越發(fā)廣泛，占據(jù)重要地位。車牌識別一共分為圖像處理和字符識別兩部分。本文首先使用OpenCV技術(shù)定位車牌、分割車牌，接著應(yīng)用Tensorflow識別車牌字符。每個環(huán)節(jié)都是獨立出來的，能夠降低各層之間的耦合度，提高系統(tǒng)可維護性。其中車牌定位是一步非常關(guān)鍵的步驟，能夠精準(zhǔn)地定位出清晰的車牌能減少后續(xù)環(huán)節(jié)的誤差。系統(tǒng)具有較高的識別率，能夠精確地識別出彩色圖像中的車牌字符，具有一定實用價值。
隨著科技的進步和人民生活水平的提高，道路上的汽車隨 之增多，汽車管理問題也引起了人們的重視。每輛車的車牌號 都是唯一的，準(zhǔn)確識別出車牌號就能知道車主信息，降低了汽 車管理難度。車牌識別的系統(tǒng)被大量運用在道路上、車庫門 禁、小區(qū)門口等。當(dāng)汽車經(jīng)過時，就識別出車牌號，如果是登記 在冊或被允許通過的車輛，門桿就會自動升起。運用在道路 上，就能記錄車輛實時動態(tài)信息，方便交通管理。本文的車牌 識別系統(tǒng)是通過OpenCV實現(xiàn)圖像處理和Tensorflow實現(xiàn)字符 識別，編程語言采用Java，具有運行環(huán)境簡單、軟件結(jié)構(gòu)清晰、 識別效率高等特點。
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