简介：车牌识别原理（二）
车牌识别原理（二）
接前一期内容：
5、三偏测距：
三偏测距利用相机在三个不同方向上的投影长度得到物体的距离。在相机标定时已知相机的焦距和光心，可以计算得到物体在三个方向上的投影长度。三偏测距方法因为无需待识别车牌进行实时成像，相机标定可以在室内完成，因此标定时间短，且相机内部参数对测距结果影响较小。但是因为三个投影长度的测量有误差，所以该方法测得的距离精度不高，一般在 2cm 左右。
6、单边识别：
单边识别的车牌识别方法分为前单边和后单边两种。前单边方法是将相机的朝向设置为车牌的一边，对车牌进行拍摄，得到车牌的上半部分。后单边方法是将相机的朝向设置为车牌的后面一边，对车牌进行拍摄，得到车牌的下半部分。两种方法都是利用相机在车牌一侧的投影长度得到车牌的距离，通过判断车牌的三边关系来进行车牌的识别。但是这种方法无法消除相机标定时的误差，因此测距精度较低，一般在 1cm 左右。
7、计算机视觉：
计算机视觉是目前车牌识别中运用最广泛、技术最成熟的方法。该方法的主要流程包括以下几个步骤：
（1）车牌定位：通过图像处理、图像特征提取等方法将车牌区域从图像中提取出来。
（2）特征匹配：将提取出来的车牌区域与系统预先存储的车牌黑名单进行比对，找到最佳的特征匹配。
（3）车牌识别：通过识别得到的车牌号码与车辆的信息进行比对，判断车牌的真伪。如果匹配成功，则认为这个车牌是真的，如果匹配失败，则认为这个车牌是假的。
计算机视觉方法的优点是算法成熟、识别率高、对车牌的大小、污损、照度等因素较为不敏感。但是这种方法需要大量的标注数据和训练数据，并且对光照条件要求较高。
8、结语
以上就是车牌识别的主要原理。需要说明的是，这些原理和方法并不是相互独立的，而是可以组合运用的。不同的应用场景需要针对性的选择不同的车牌识别方法。另外，近年来深度学习在车牌识别中逐渐发挥了重要的作用，识别率也有了显著的提高。希望本文能够对读者理解车牌识别技术有所帮助。
本文首先介绍了车牌识别的基本原理，包括车牌定位、特征提取和车牌识别三个步骤。接着，介绍了单边识别、三偏测距和计算机视觉三种常见的车牌识别方法。
其中，单边识别和三偏测距是利用相机在车牌一侧的投影长度得到车牌的距离，通过判断车牌的三边关系来进行车牌的识别。计算机视觉方法是利用计算机对图像进行处理和分析，进而进行车牌的识别。这三种方法各有优缺点，单边识别对车