车牌识别系统的基本工作原理及流程。
车牌识别就是依次实现汽车图像的车牌定位、车牌字符分割、车牌字符识别算法的过程。
车牌定位就是把车牌图像从含有汽车和背景的图像中提取出来，其输入的是原始的汽车图像，输出是车牌图像。
车牌的字符分割就是通过对车牌图像的预处理、几何校正等把字符从车牌图像中分割出来，分成一个个独立的字符，其输入是车牌定位后得到的车牌图像，输出是经过预处理、几何校正等后得到的一组单个的字符图像，微耕车牌识别，并得到各个字符的点阵数据。
字符识别是依次从单个字符点阵数据中提取字符特征数据，并给出识别结果。

车牌识别系统的关键技术及算法。
Sobel边缘检测算子：这样使得Sobel算子对噪声有抑制作用，因此不会出现很多孤立的边缘像素点，不过Sobel算子对边缘的定位不是很，智能车牌识别，图像的边界宽度往往不止一个像素，不适合对边缘定位准确性要求很高的应用。
与Prewitt相似，Sobel算子也是通过像素平均来实现的，也有一定的抗噪能力。
值得注意的是它们都不是各向同性的，所以它们检测出来的边缘并不是完全连通的，会有一定程度的断开。

车牌识别系统的关键技术及算法。
车牌字符识别算法的研究。
基于模板匹配的字符识别算法一般的图像匹配技术是利用已知的模板和某种算法对识别图像进行匹配计算，合肥车牌识别，从而判断图像中是否含有该模板的信息和获取坐标，车牌的字符匹配就是这种匹配技术。
即车牌字符匹配的实现方式是计算输入模式的车牌字符与样本之间的相似性，取相似性大的样本为输入样本所属的类别。

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