现在私家车已经成为了我们最为常用的一种交通工具，但是现在由此带来的交通违章也是让很多车主都感到头疼，而交通违法行为大多数都是由电子眼拍摄的，稍微不注意，被扣分罚款都是分分钟的事。有很多车主就感到很好奇，不知道这些电子眼是如何抓拍和反馈交通违法信息的。今天就由全国电子眼违章查询官网-违章查询网小编给大家揭开这个谜底吧。

　　电子眼在抓拍车辆信息的时候，对车牌号的识别是基于图像分割和图像识别的理论，对含有车牌号的图像进行分析和处理，继而确定拍照在图像中的违章，从而进一步提取和识别文本字符。

　　第一步：

　　图像采集：违章摄像头通过高清摄像抓拍主机对车辆违章行为和卡口过车的行为进行不间断的实时的记录和采集。

　　第二步：

　　预处理：由于图片的清晰度和质量是影响车辆识别率的关键因素，所以需要对高清摄像抓拍主机拍到的原始的图像进行噪声过滤、自动白平衡、自动曝光、伽马校正、边缘增强和对比度调整的处理。

　　第三步：

　　车牌定位：对车牌定位的准确性也直接会决定后面的字符分隔和识别的效果，是影响车牌识别率的重要因素，主要利用纹理特征分析定位算法，在经过图像的预处理后的灰色图像进行行列扫描，然后通过扫描确定在列方向上含有的车牌线段的候选区域，对该区域的起始行高度和坐标进行确定，然后对该区域的其列坐标和高度进行扫描确定，然后会确定一个车牌区域，通过这样的算法，可以对图像中的所有的车牌确定定位。

　　第四步：

　　字符分割：在上一步的图像定位出车牌区域后，会进行灰度化、灰度拉伸、二值化和边缘化的处理，会进一步精准定位字符区域，对字符尺寸特征进行动态模板法进行字符分隔，对字符大小进行统一处理。

　　第五步：

　　字符识别：对分割后的字符进行缩放和特征提取，会获得特定字符的表达行驶，然后会同个分类判别函数和分类股则，对字符数据库模板中的标准字符表达形式进行匹配判别，就可以识别出输入的字符的图像。

　　最后一步：

　　结果输出：在车辆识别后的结果回忆文本格式的输出。