基于現有車牌識別算法的研究，在許多算法中都找到了適合在Android和iOS平臺上運行的算法。 從第一款智能手機相機獲取車牌彩色圖像，然后收集圖像進行處理，包括通過YUV模型灰度，分段線性變換灰度拉升，二值化，Roberts算子進行邊緣檢測，數學形態學處理等，然后通過 Hough變換進行車牌校正，其次是雙投影和灰度等級跳板車牌定位，分割，最后通過模板匹配實現車牌識別。
今天小編以真地智能關于車牌識別算法_IOS的原理產品為例，帶我們了解一下關于車牌識別算法_IOS的原理應該具有的功能。真地智能關于車牌識別算法_IOS的原理主要包含門禁對講、物業效勞、社區運營三大模塊。
移動端掃描車牌，識別車牌號碼的技術功能
1.整個品牌的識別率高達99.7%，特別是漢字識別率遠高于同類產品;
2.識別速度快，車牌定位和識別算法極為優化;
3.可識別各種車牌：藍板，黃板，拖車車牌，新軍板，警板，新武警板，教練板，使館板，農用車牌，個性車牌，港澳臺 澳門出入境車牌，澳臺牌照，民航車牌，領事館牌照，新能源車牌等
4.低板寬要求;
5.純C代碼編寫，可以跨平臺應用。
門禁對講
車牌識別這種用途越來越多的人都與SDK集成，隨著汽車擁有量的不斷增長，越來越多的公司開發車輛管理系統，在系統開發過程中，對于OCR識別算法，許多開發人員為了節省成本，在開源中尋找車牌識別算法，耗費了大量的人力和時間成本。易公園時代的車牌識別算法經歷了十多年。
物業效勞
一個好的算法不能在一夜之間抵御風霜和孤獨。 SDK掃描和識別手機前端車牌識別是基于持續優化，效率就是這樣的速度。
1.用于前端車牌識別的SDK算法
2.用于前端車牌識別的SDK算法軟件的特點：1.識別速度快“只需掃描，快速識別車牌?！本拖駫呙瓒S碼一樣，輕輕掃描，0.5秒，就可以快速準確地識別車牌號碼。2.支持超大角度識別和準確的車牌識別
3.支持多平臺應用程序，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算法配置要求，操作系統：支持ios7.0和Android4.0，硬件配置：推薦ARM cortex-a7以上，1G RAM，Head：支持自動對焦，超過2百萬像素，安裝占用空間，2MBytes，前端車牌識別SDK算法支持完整車牌，藍板，黃板，拖車車牌，新軍板，車牌，大使館車牌，農用車牌，個性車牌，港澳出入境車牌，澳門牌照，民航車牌，領事館牌照，新能源牌照等
車牌的識別過程，包括三個步驟，一：車牌區域檢測，本文利用車牌的顏色和形狀特征確認并獲取汽車的車牌位置，二：字符分割，將獲取到的汽車車牌按不同字符進行切割，三：車牌識別，最后利用神經網絡對切割的字符進行識別達到最終的車牌識別。
字符識別：目前，一些流行的字符識別算法包括模板匹配，人工神經網絡，支持向量機和Adaboost分類。 機器學習或與字符數據庫模板匹配后，選擇匹配度最高的結果作為識別結果。
手機車牌識別過程包括圖像采集，圖像預處理，車牌定位，字符分割，字符識別，輸出結果和一系列算法。該過程如下所示：
圖像采集是通過視頻流識別，視頻幀識別，識別手機識別速度，車牌識別速度為毫秒級，經驗比掃描二維碼快。
關于車牌識別算法_IOS的原理
圖像采集：圖像采集的視頻模式，無需外部觸發信號。
預處理：一般情況下，根據對現場環境和已拍攝圖像的分析，得出結論，實現自動曝光處理，自動白平衡處理，自動背光處理，自動超調處理等，以及噪聲濾波，對比度增強，圖像縮放和其他圖像處理。
車牌定位：車牌定位方法一般采用投影分析，連通域分析，機器學習等算法，根據紋理特征，顏色特征，形狀特征等信息檢測車牌。
關于車牌識別算法_IOS的原理
字符分割：字符分割的主要思想是，基于車牌的二值化結果或邊緣提取結果，字符的結構特征，字符之間的相似性，字符間距等信息分別用于提取單個字符，包括粘附和破壞特征的特殊情況。另一方面，具有相似寬度和高度的字符被組合在一起以移除牌照的邊界和一些小噪聲。使用的一般算法包括：連通域分析，投影分析，字符聚類和模板匹配。