在車牌識別的整個(gè)過程中，為了達(dá)到字符識別的目標(biāo)從提取的車牌圖像中分割出字符的工作室必不可少的，閥值分割，目標(biāo)與背景區(qū)別，車牌字符傾斜校正，單個(gè)字符切割以及字符的化都是圖像字符分割的主要工作。

車牌圖像閥值分割：閥值分割主要是基于像素的一種圖像分割方法，主要目的是選擇一個(gè)合適的灰度值T將圖像所有的灰度值相比較，大于T和小于T的分別歸類，在識別系統(tǒng)中圖像經(jīng)過預(yù)處理，質(zhì)量有所提高，且背景干擾不嚴(yán)重我們通常使用zui大類間方差法（Otsu法）進(jìn)行分割其方法原理如下：

車牌識別技術(shù)和定位系統(tǒng)的研究，在我國已經(jīng)有十余年的發(fā)展，該系統(tǒng)目前應(yīng)用仍處于起步階段，該系統(tǒng)采用成熟的大規(guī)模投資還沒有出現(xiàn)，車牌識別系統(tǒng)作為提高交通管理的有效工具，技術(shù)水平依然需要完善。當(dāng)今許多實(shí)際應(yīng)用場合，如在繁忙交通路口臨時(shí)對欠稅費(fèi)、報(bào)廢、掛失等車輛的稽查，則監(jiān)視區(qū)域比較復(fù)雜，現(xiàn)有識別方法無法直接應(yīng)用；隨著汽車數(shù)量的迅速增加，車牌識別技術(shù)提出了巨大的經(jīng)濟(jì)價(jià)值和現(xiàn)實(shí)意義。而且多數(shù)情況下，同時(shí)出現(xiàn)多輛汽車，背景有廣告牌、樹木、建筑物、斑馬線以及各種背景文字等，現(xiàn)有的識別方法也不能很好適應(yīng)多變的環(huán)境。車牌自動(dòng)采集和管理及其他相關(guān)信息流量管理，園區(qū)車輛管理，停車場管理，交jing督察和重大意義等方面，并成為信息處理技術(shù)的一個(gè)重要的研究課題。

今天，小編將為您詳細(xì)介紹“車牌識別系統(tǒng)”的具體應(yīng)用！車牌識別系統(tǒng)是計(jì)算機(jī)視頻圖像識別技術(shù)在車輛車牌識別中的應(yīng)用。車牌識別技術(shù)要求可以從復(fù)雜的背景中提取和識別運(yùn)動(dòng)牌照。通過車牌提取，圖像預(yù)處理，特征提取，車牌字符識別等技術(shù)，可以識別車輛品牌和顏色信息。車牌識別率：字母數(shù)字識別率達(dá)到99.9％，漢字單字識別率達(dá)到99.8％。車牌識別類型也很齊全，可以識別各種反光和臟污。但是，目前，任何高科技產(chǎn)品都不能完全取代人類的人工操作，它不能完全取代人類的思維，也不能與人們的思維方式相一致。