国内近几年城市智能交通系统发展的很快，车牌识别系统作为 城市智能交通系统中信息采集的一种手段，也得到了很快的发展。 本文在详细研究了国内外的各种有代表性的车牌识别系统的基础上，结合 中国车牌的特点研发了一种适合中国车牌的识别系统。该技术于2004年荣获得 了公安部科技进步二等奖。 本文对车牌识别技术的研究，主要的创新有四个方面： 1基于小波分析的方法,成功地解决了车牌定位系统中传统的图像识别手段 很难解决的三个问题； 2本文对图像获取的摄像系统自适应控制技术进行了

OTSU方法计算图像二值化的自适应阈值，OTSU 算法可以说是自适应计算单阈值（用来转换灰度图像为二值图像）的简单高效方法。下面的代码最早由 Ryan Dibble提供，此后经过多人Joerg.Schulenburg, R.Z.Liu 等修改，补正。算法对输入的灰度图像的直方图进行分析，将直方图分成两个部分，使得两部分之间的距离最大。划分点就是求得的阈值。都是老外写的，经典哦。-OTSU method of adaptive image binarization threshold, OTSU

不同颜色空间下的人脸图像分割，彩色图像处理中有许多彩色空间坐标系，最常见的是RGB空间。其余的还有HSV空间、YCrCb空间、YIQ空间和YUV空间等，这些都可以从RGB空间转换而来。在大多数情况下，图像信息是以RGB的颜色体系保存，然而在人脸肤色分析中，由于RGB颜色的R、G、B三个颜色分量都包含亮度信息，存在极强的相关性，一般不适合肤色处理。所以一般情况下在进行肤色区域检测之前，要将RGB颜色体系转换到其他颜色体系中，而不直接利用RGB彩色空间。(There are many color s