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车辆牌照识别系统(LPR)一般可顺序分为车辆图像获取，车辆牌照子图像定位与分割，字符识别(OCR)3大部分。

车牌定位算法的理论要点：

     1.1  灰度化

一般拍摄的车辆图像都是24位彩色图像，需转换为灰度图。方便后续的图像快速处理。有公式：

              g=0.3R+0.59g+0.11B

1.2    灰度拉伸

灰度拉伸，也称为对比度拉伸，是一种简单的线性点运算。即将感兴趣的灰度范围拉开，使得该范围内的像素，亮的越亮，暗的越暗，从而达到增强对比度的目的。在车牌处理中，这样更有利于相应的边缘检测。

1.3    边缘检测

Canny边缘检测的原理：

Canny边缘检测方法分为4步：

(1)     用高斯滤波器对图像进行平滑处理。

(2)     利用一阶偏导算子找到图像灰度沿着水平方向和垂直方向的偏导数，并求出梯度的赋值G和方位θ。

(3)     对梯度幅值进行非极大值抑制，即找到局部梯度最大点。

(4)     用双阈值算法检测和连接边缘。

运行环境及注意事项：

1、编程工具：VS2010

2、运行环境：win64

3、运行步骤：直接打开工程文件，F5运行即可

4、注意：本程序仅仅实现了8位灰度化，灰度拉伸，高斯低通滤波，边缘增强等基本的功能，车牌图像分割和识别等功能还未实现。