前端車牌識別SDK算法提取

同行業中，別人標配有的產品我有，別人沒有的產品咱們也有，如此才能加強競爭力，經過優化創新，前端車牌識別SDK功能，性能上，都是行業NO.1的水平。車牌識別sdk這個用於愈來愈多人集成了，汽車保有量日益上升，愈來愈多公司開發車輛管理系統，在系統開發過程當中，對於OCR識別算法，很多開發人員爲了節省成本，在開源中尋找車牌識別算法，耗費了很多人力物力以及時間成本。易泊時代車牌識別算法經歷了十幾春秋，商用來講，再沒難度。

一個好的算法並不是一朝一夕，經得住風霜，耐得住寂寞，手機前端車牌識別SDK掃描識別，速度源於不斷優化，效率就是這麼速度。

好啦，下面來講說前端車牌識別SDK算法

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前端車牌識別SDK算法軟件特色

一、識別速度快

「只需掃一掃，快速識別車牌」

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像掃描二維碼同樣輕輕掃描，0.5s，即可快速準確的識別出車牌號碼。

二、支持超大角度識別，準確識別車牌

三、支持多平臺應用

前端車牌識別SDK算法完美支持ios系統，Android系統，支持手機ARM平臺和PDA的X86架構

前端車牌識別SDK算法支持全車牌

藍牌、黃牌、掛車號牌、新軍牌、教練車牌、大使館車牌、農用車牌、個性化車牌、港澳出入境車牌、澳臺車牌、民航車牌、領館車牌、新能源車牌等

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答疑 tel：一三五， 一二七二 ，一三五五

前端車牌識別SDK是一項基於OCR識別的應用技術。前端車牌識別SDK過程主要包含五個步驟，其中包括圖像採集、圖像預處理、車牌定位、字符分割、字符識別、輸出結果等一系列計算機算法運算。

第一步【圖像採集】：此步驟經過前端採集視頻流數據，再經過硬件或軟件對視頻流進行進行解幀識別（常見的車牌識別一體機爲硬識別，移動端設備每每經過軟件識別，爲軟識別），前端車牌識別SDK的識別速度爲毫秒級別，相較於你們平時用的手機掃碼，前端車牌識別SDK的識別速度更爲快速。在視頻模式下采集圖像時，移動端車牌識別會自動觸發，無需外接信號。

第二步【預處理】：通常會根據對現場環境和已經拍攝到的圖像的分析得出結論，實現相機的自動逆光處理、自動白平衡處理、自動曝光處理、自動過爆處理等，並對圖像進行圖像縮放、噪聲過濾、對比度加強等處理。

第三步【車牌定位】：對車牌的的定位通常會依據所採集的圖像中紋理特徵、顏色特徵和形狀特徵等信息，採用投影分析、連通域分析、機器學習等算法檢測車牌。

第四步【字符分割】：字符分割的主要思路是，基於車牌的二值化結果或邊緣提取結果，利用字符的結構特徵、字符間的類似性、字符間間隔等信息，一方面把單個字符分別提取出來，也包括粘連和斷裂字符等特殊狀況的處理；另外一方面把寬、高類似的字符歸爲一類從而去除車牌邊框以及一些小的噪聲。通常採用的算法有：投影分析、連通域分析，字符聚類和模板匹配等。

第五步【字符識別】：當前成熟應用的字符識別算法有：模板匹配法、人工神經網絡法、支持向量機法和Adaboost分類法等。通過機器學習或與字符數據庫模板進行匹配，最後選取匹配度最高的結果以輸出。