晋中自动停车收费系统本地批发-多款供选
智能车牌识别系统管理端软件功能丰富，对于智慧社区的应用更能锦上添花，支持设置一位多车、多位多车等管理方式，避免多车辆未经同意进场。
        字符优化根据上述方法进行字符和分割，很容易单个字符图像，但是此时字符图像也可能会出现字符与边框连接、字符变形、字符断裂等情况，要真正识别字符位图前需要进一步进行技术处理，如下图车牌二值图经水平方向腐蚀后显然有利于图像分割和识别，但对于黑底和蓝底的车牌字符进行进一步技术处理。通常采用的方法是对用于识别的字符位图重新进行采样，然后在字符位图的上下边界值的基础上，根据字符位图的宽高值和新的边值值重新确定字符像素点，并排除了非字符的情况，如左右边值过小，上下边界差过小等情况，用“？”代替。3、标准特征库将切分的字符图像转换为40×40的点阵空间，并对二值特征进行水平和垂直提取，并根据字符结构在水平、垂直、左、右四个方向上的几何投影图像特征建立多维特征库，其中从宋体字库中选取标准汉字，从OCR-A字库中选取字母及数字。将标准字符分别归一化、轮廓化和特征提取，标准模板从特征提取中提取特征向量。
        在实际中，已将二十四比特真彩像转换为八比特灰像，即用一个字节表示一个像素点，而一个字则表示256个灰度值，这对于提取字符特征仍然有困难，还需进一步将其转换为黑白两像，这种转换过程称为二值转换。常规车牌图像二值化方法是将单个像素灰度值与一个经验值(通常称为阈值)进行比较，如果该值小于阈值，灰度值取0(即黑色)，否则为255(即白色).通常根据车牌灰像直方图得出小和大灰度值，然后将阈值作为小和大灰度值的平均值，再通过这两个区域的灰度值迭代出佳阈值，此方法的具体步骤见参考文献[2]P466-469页。但是实际的二值化需要划分，否则会形成笔画的断口、粗化等。