一個(gè)好的算法不能在一夜之間抵御風(fēng)霜和孤獨(dú)。 SDK掃描和識(shí)別手機(jī)前端車牌識(shí)別是基于持續(xù)優(yōu)化，效率就是這樣的速度。 1.用于前端車牌識(shí)別的SDK算法 2.用于前端車牌識(shí)別的SDK算法軟件的特點(diǎn)：1.識(shí)別速度快“只需掃描，快速識(shí)別車牌?！本拖駫呙瓒S碼一樣，輕輕掃描，0.5秒，就可以快速準(zhǔn)確地識(shí)別車牌號(hào)碼。2.支持超大角度識(shí)別和準(zhǔn)確的車牌識(shí)別 3.支持多平臺(tái)應(yīng)用程序，前端車牌識(shí)別SDK算法完美支持ios系統(tǒng)，Android系統(tǒng)，支持手機(jī)ARM平臺(tái)和PDA的X86架構(gòu)，前端車牌識(shí)別SDK算法配置要求，操作系統(tǒng)：支持ios7.0和Android4.0，硬件配置：推薦ARM cortex-a7以上，1G RAM，Head：支持自動(dòng)對(duì)焦，超過(guò)2百萬(wàn)像素，安裝占用空間，2MBytes，前端車牌識(shí)別SDK算法支持完整車牌，藍(lán)板，黃板，拖車車牌，新軍板，車牌，大使館車牌，農(nóng)用車牌，個(gè)性車牌，港澳出入境車牌，澳門牌照，民航車牌，領(lǐng)事館牌照，新能源牌照等 車牌的識(shí)別過(guò)程，包括三個(gè)步驟，一：車牌區(qū)域檢測(cè)，本文利用車牌的顏色和形狀特征確認(rèn)并獲取汽車的車牌位置，二：字符分割，將獲取到的汽車車牌按不同字符進(jìn)行切割，三：車牌識(shí)別，最后利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)切割的字符進(jìn)行識(shí)別達(dá)到最終的車牌識(shí)別。 字符識(shí)別：目前，一些流行的字符識(shí)別算法包括模板匹配，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，支持向量機(jī)和Adaboost分類。 機(jī)器學(xué)習(xí)或與字符數(shù)據(jù)庫(kù)模板匹配后，選擇匹配度最高的結(jié)果作為識(shí)別結(jié)果。 手機(jī)車牌識(shí)別過(guò)程包括圖像采集，圖像預(yù)處理，車牌定位，字符分割，字符識(shí)別，輸出結(jié)果和一系列算法。該過(guò)程如下所示： 圖像采集是通過(guò)視頻流識(shí)別，視頻幀識(shí)別，識(shí)別手機(jī)識(shí)別速度，車牌識(shí)別速度為毫秒級(jí)，經(jīng)驗(yàn)比掃描二維碼快。 關(guān)于車牌識(shí)別算法_IOS的原理 圖像采集：圖像采集的視頻模式，無(wú)需外部觸發(fā)信號(hào)。 預(yù)處理：一般情況下，根據(jù)對(duì)現(xiàn)場(chǎng)環(huán)境和已拍攝圖像的分析，得出結(jié)論，實(shí)現(xiàn)自動(dòng)曝光處理，自動(dòng)白平衡處理，自動(dòng)背光處理，自動(dòng)超調(diào)處理等，以及噪聲濾波，對(duì)比度增強(qiáng)，圖像縮放和其他圖像處理。 車牌定位：車牌定位方法一般采用投影分析，連通域分析，機(jī)器學(xué)習(xí)等算法，根據(jù)紋理特征，顏色特征，形狀特征等信息檢測(cè)車牌。 關(guān)于車牌識(shí)別算法_IOS的原理 字符分割：字符分割的主要思想是，基于車牌的二值化結(jié)果或邊緣提取結(jié)果，字符的結(jié)構(gòu)特征，字符之間的相似性，字符間距等信息分別用于提取單個(gè)字符，包括粘附和破壞特征的特殊情況。另一方面，具有相似寬度和高度的字符被組合在一起以移除牌照的邊界和一些小噪聲。使用的一般算法包括：連通域分析，投影分析，字符聚類和模板匹配。