图像预处理是指对到的图像进行二值化、边缘检测、去除噪声、图像灰度化等操作。经过预处理的车牌图像增能够强目标图像，提高目标和背景图像的对比度，方便车牌识别的后续工作。
车牌定位是从一幅拍摄到的图片中定位出车牌的位置，并从图片中提取出车牌图像。车牌定位正确与否直接影响到字符分割和识别的工作，是所有关键技术中的步。
倾斜校正是指检测车牌图像的倾斜角度，并校正车牌图像。倾斜的车牌图像会导致车牌中的字符倾斜，直接影响到车牌字符的分割和识别，因此必须对倾斜的车牌图像进行校正。
，在开发 lpr 算法之前，要确定算法的目的和要求。lpr 算法的终目的是识别车辆的车牌号码，所以识别正确率自然是系统设计中应该首要考虑的因素。影响识别正确率的因素有很多，主要的有以下几点：一是定位的准确性;二是识别前字符的预处理;三是字符识别的算法。为了提高识别正确率，需要对现有的车牌字符识别算法进行改进，在后面的章节中会有详细的介绍。
其次，lpr 算法在工作时需要实时处理交通流量信息，所以系统的工作效率——即识别时间也是系统设计时必须要考虑的因素，一般要求在 1s 内能够完成识别，这就要求识别算法的复杂度、运算量不能太大。
除了算法识别正确率和识别时间外，算法软件的操作界面应尽量简单、友好，还要考虑系统的无故障运行时间，系统体积的大小等因素。，算法设计要面向现场、面向终端客户的需求，考虑到 lpr 系统在户外工作，所以要克服外面环境的复杂性及光照条件的变化，福州停车场车牌识别系统，设计出一套适应性较强的算法。
线圈形状
① 矩形安装
通常探测线圈应该是长方形。两条长边与金属物运动方向垂直，车牌识别，彼此间距推荐为1米。长边的长度取决于道路的宽度，通常两端比道路间距窄0.3米至1米。
② 倾斜45°安装
在某些情况下需要检测自行车或摩托车时，可以考虑线圈与行车方向倾斜45°安装。
③ “8”字形安装
在某些情况下，福州车牌识别系统，路面较宽(超过六米)而车辆的底盘又太高时，可以采用此种安装形式以分散检测点，提高灵敏度。
这种安装形式也可用于滑动门的检测，但线圈必须靠近滑动门。
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