合肥车牌识别中主要涉及的基础算法：
车牌定位——负责发现和隔离图像中的车牌；
车牌方向和大小——补偿车牌倾斜和调整至需要的分辨率；
归一化——调整图像亮度和对比度；
字符分割——找到车牌上的每个字符；
光学字符识别；
句法/几何分析——检查违反特定规则的字符和位置；
通过多个字段/图像识别的平均值生成一个更可靠或更可信的结果。尤其当每张图可能包含反射光，部分遮挡或其他临时影响。
合肥车牌识别难点：
文件分辨率低，通常由于车牌较远，有时是由于低端相机导致的；
图像模糊，尤其是运动模糊；
由于强光，反射或阴影造成的光照和对比度较差；
车牌(部分)遮挡，通常是拖车杆或车牌上的污渍；
前后识别结果不同，如拖车，露营车等；
采集车牌时，车道在相机视角中发生改变；
字体不同，常见于一些个性化的车牌；
规避车牌识别的手段；
在线客服
13905607247
729886084@qq.com