重庆车牌识别系统是现代智能交通与停车场管理等领域的关键技术，其核心原理融合了多种先进技术。

首先是图像采集。通过安装在特定位置的高清摄像头对车辆进行拍摄，摄像头需要保证足够的分辨率和合适的视角，以获取清晰完整的车牌图像。一般在车辆进出通道的上方或侧方设置摄像头，确保能够捕捉到车牌正面的图像。

图像预处理是重要环节。采集到的图像可能受到光照、噪声等因素的干扰。系统会对图像进行灰度化处理，将彩色图像转化为灰度图像，减少数据量同时突出车牌信息。然后进行滤波处理，去除图像中的噪声，如椒盐噪声、高斯噪声等。接着是边缘增强，使车牌的边缘更加清晰，便于后续的车牌定位。

车牌定位是关键步骤。利用车牌的颜色特征、纹理特征以及形状特征来确定车牌在图像中的位置。例如，我国车牌有特定的颜色组合，系统可以通过色彩空间分析来识别可能的车牌区域。同时，车牌的矩形形状和独特的纹理也有助于精确定位。

字符分割是在定位车牌后，将车牌中的字符分割出来。根据字符之间的间隙、字符的宽度等特征，采用垂直投影法、连通域分析等算法，将每个字符划分成独立的图像单元。

最后是字符识别。这通常采用基于模板匹配或基于深度学习的方法。模板匹配是将分割后的字符与预先存储的字符模板进行对比，找到最相似的字符。深度学习方法则是利用大量的车牌字符数据训练神经网络，让其自动学习字符的特征，从而准确识别车牌上的字符，实现整个车牌信息的获取。这些技术相互配合，构成了车牌识别系统高效准确的技术原理。

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