一、开源阿尔法罗密欧车牌怎么更好扫描

阿尔法罗密欧车牌需要经过车牌捕捉、车牌定位、别想别系截取、个车二值化、牌识字符切分，开源最后车牌OCR识别、车牌结果输出，别想别系一般还会有字符识别后处理等几个步骤，个车这几个步骤要协调处理才行，牌识还要使用各种情况，开源比如，车牌雨雪天气、别想别系反光、个车阴阳车牌、牌识晚上补光、污损车牌等具体实际情况进行各种优化。

才能得到一个完美的车牌识别算法，如果做论文，可以直接用开源的一些东西去完善，如果实际应用，可以用商用的车牌OCR识别产品。

阿尔法罗密欧很不错，值得购买。创建于1910年，总部设在米兰。

公司原名ALFA（Anonima Lombarda Fabbrica Automobili，伦巴第汽车制造厂），其前身最早可追溯至1906年由Alexandre Darracq创立于那不勒斯后迁至米兰的一个汽车公司。

注意事项：

期间车队在Targa Florio大赛、Mille Miglia1000英里耐力赛、勒芒24小时耐力赛、欧洲GP大奖赛（F1大奖赛前身）、F1世界锦标赛、世界跑车锦标赛、Trans-Am、ETCC、DTM、BTCC等各项大赛均多次问鼎桂冠。

二、车牌识别软件

车牌识别软件，安装在PC上即可运行。可完成进出车辆识别抓图和对进出车牌信息进行常规的统计分析，并且支持车牌信息回查，提高管理水平。

软件原理

车牌识别是基于计算机视觉和模式识别理论，对含有车辆号牌的图像进行分析处理，从而确定牌照在图像中的位置，并进一步提取和识别出文本字符。车牌识别过程包括图像采集、车牌定位、字符分割、字符识别等一系列算法运算，其运行流程如下：

图像采集：

通过模拟摄像机或高清摄像机对过往车辆进行实时、不间断记录、采集。

车牌定位：

车牌定位的准确与否直接决定后面的字符分割和识别效果，是影响整个车牌识别率的重要因素。

车牌定位算法的好坏，由车牌检出率来评估，目前市面上优秀的车牌识别系统，检出率能达到99%以上。

其核心是利用车牌区域的纹理特性，进行车牌定位，常用的车牌检测算法包括：利用梯度信息投影统计；利用小波变换作分割；车牌区域扫描连线算法；利用区域特性训练分类器的方法等。这些算法各有利弊，如何从复杂场景中提取出稳定可靠的车牌区域是一个难点。

字符分割：

在图像中定位出车牌区域后，通过灰度化、灰度拉伸、二值化、边缘化等处理，进一步精确定位字符区域，然后根据字符尺寸特征提出动态模板法进行字符分割，并将字符大小进行归一化处理。

字符识别：

对分割后的字符进行缩放、特征提取，获得特定字符的表达形式，然后通过分类器就可以对字符进行识别，常用的分类算法有神经网络，SVM等。

结果输出：

将车牌识别的结果以文本格式输出。

车牌识别软件应用领域

车牌识别软件可广泛应用于智能交通、公路卡口、停车场管理、电子警察等领域。

三、我想用matlab做一个车牌识别系统***能不能直接用ocr