一、現在的國內民用車牌都是92式車牌。
其車牌的一些引數指標如下：
a：總長度為440mm；
b：高度為140mm；
c：其中單字元的寬為45mm；
d：整個車牌區域字元長度為409mm(這裡在後面計算的時候方便都認為是410mm)；
e：字元的高度為90mm；
f：第二和第三個字元之間的距離為34mm；
g：其他的每兩個字元之間的距離為12mm；
h：其中如果出現字元"1"的話，字元「1」的寬度為13.5mm；與其他字元的相差22.5mm；兩個「1」之間的距離為38.5mm；
下圖為440長的車牌實際中每個字元在影象的位置；
二、下面來說說車牌識別的整個過程
個人理解整個車牌處理的過程應該分為四塊；
a：車牌區域的定位，不管你是大背景複雜影象也好，還是非常清晰的車牌影象，都應先定位到車牌區域。這裡根據每個影象的不同採用的方式也應該不同。（顏色空間hsi空間、形態學中的矩形判別）
b：車牌的仿射變化，針對前面已經定位到的車牌，看車牌的字元是否有偏轉，如果有則需要求取整個字元的偏轉角度，然後求取仿射變化公式。接著求取轉化後的影象；（霍夫變化求角度、仿射變化）
c:車牌的字元分割，算是比較難得一塊了，如果影象到這裡還沒有很好的得到分割的話這一步比較難做。通過統計每一行或者每一列的畫素點，找到分離點來確定每個字元的位置，並分割出來（投影法求字元位置）
d：車牌的字元匹配，如何識別出來字元，目前有模板匹配的方式或者多特徵提公升樹（adaboost）或者ocr中的字元識別方式來做神經網路比較複雜。模板匹配比較簡單，其他兩種比較智慧型；
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