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摘要：车牌识别系统在生活中的使用越发广泛，占据重要地位。车牌识别一共分为图像处理和字符识别两部分。本文首先使用OpenCV技术定位车牌、分割车牌，接着应用Tensorflow识别车牌字符。每个环节都是独立出来的，能够降低各层之间的耦合度，提高系统可维护性。其中车牌定位是一步非常关键的步骤，能够精准地定位出清晰的车牌能减少后续环节的误差。系统具有较高的识别率，能够精确地识别出彩色图像中的车牌字符，具有一定实用价值。
随着科技的进步和人民生活水平的提高，道路上的汽车随 之增多，汽车管理问题也引起了人们的重视。每辆车的车牌号 都是唯一的，准确识别出车牌号就能知道车主信息，降低了汽 车管理难度。车牌识别的系统被大量运用在道路上、车库门 禁、小区门口等。当汽车经过时，就识别出车牌号，如果是登记 在册或被允许通过的车辆，门杆就会自动升起。运用在道路 上，就能记录车辆实时动态信息，方便交通管理。本文的车牌 识别系统是通过OpenCV实现图像处理和Tensorflow实现字符 识别，编程语言采用Java，具有运行环境简单、软件结构清晰、 识别效率高等特点。
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