车牌识别实验报告

实验三报告模板匹配法实现车牌识别一、实验目的结合印刷体字符识别方法，用模板匹配法实现车牌识别。

要求：能实现车牌定位、字符分割和车牌中数字0-9的识别。

二、实验设备微机三、实验内容及步骤1．上机编写程序。

2．调试程序。

3．根据实验结果，撰写实验报告。

四、实验报告(一)对汽车图像进行图像转换、图像增强和边缘检测等:1.载入车牌图像：I=imread('car1.jpg');figure(1),imshow(I);title('original image')；%将车牌的原图显示出来，结果如下：2.将彩图转换为灰度图并绘制直方图：I1=rgb2gray(I);%将彩图转换为灰度图figure(2),subplot(1,2,1),imshow(I1);title('gray image');figure(2),subplot(1,2,2),imhist(I1);title('灰度图直方图');%绘制灰度图的直方图结果如下所示：3. 用roberts算子进行边缘检测：I2=edge(I1,'roberts',0.18,'both');%选择阈值0.18，用roberts算子进行边缘检测figure(3),imshow(I2);title('roberts operator edge detection image')；结果如下：4.图像实施腐蚀操作：se=[1;1;1];I3=imerode(I2,se);%对图像实施腐蚀操作，即膨胀的反操作figure(4),imshow(I3);title('corrosion image');5.平滑图像se=strel('rectangle',[25,25]);%构造结构元素以正方形构造一个se I4=imclose(I3,se);%图像聚类、填充图像figure(5),imshow(I4);title('smothing image');结果如下所示：6. 删除二值图像的小对象I5=bwareaopen(I4,2000);%去除聚团灰度值小于2000的部分figure(6),imshow(I5);title('remove the small objects'); %用imshow函数显示滤波后图像结果如下所示：（二）车牌定位[y,x,z]=size(I5);%返回I5各维的尺寸，存储在x,y,z中myI=double(I5);%将I5转换成双精度tic %tic表示计时的开始，toc表示计时的结束Blue_y=zeros(y,1);%产生一个y*1的零阵for i=1:yfor j=1:xif(myI(i,j,1)==1)%如果myI(i,j,1)即myI的图像中坐标为(i,j)的点值为1，即该点为车牌背景颜色蓝色 %则Blue_y(i,1)的值加1Blue_y(i,1)= Blue_y(i,1)+1;%蓝色像素点统计endendend[temp MaxY]=max(Blue_y);%Y方向车牌区域确定%temp为向量yellow_y的元素中的最大值，MaxY为该值的索引PY1=MaxY;while ((Blue_y(PY1,1)>=5)&&(PY1>1))PY1=PY1-1;endPY2=MaxY;while ((Blue_y(PY2,1)>=5)&&(PY2<y))PY2=PY2+1;endIY=I(PY1:PY2,:,:);%行方向车牌区域确定%%%%%% X方向 %%%%%%%%%Blue_x=zeros(1,x);%进一步确定x方向的车牌区域for j=1:xfor i=PY1:PY2if(myI(i,j,1)==1)Blue_x(1,j)= Blue_x(1,j)+1;endendendPX1=1;while ((Blue_x(1,PX1)<3)&&(PX1<x))PX1=PX1+1;endPX2=x;while ((Blue_x(1,PX2)<3)&&(PX2>PX1))PX2=PX2-1;endPX1=PX1-1;%对车牌区域的校正PX2=PX2+1;dw=I(PY1:PY2-8,PX1:PX2,:);t=toc;figure(7),subplot(1,2,1),imshow(IY),title('Line direction areas');%行方向车牌区域确定figure(7),subplot(1,2,2),imshow(dw),title('positioning color images');%定位后的车牌区域如下所示：(三)字符分割与识别1.车牌的进一步处理对分割出的彩色车牌图像进行灰度转换、二值化、均值滤波、腐蚀膨胀以及字符分割以从车牌图像中分离出组成车牌号码的单个字符图像，对分割出来的字符进行预处理（二值化、归一化），然后分析提取，对分割出的字符图像进行识别给出文本形式的车牌号码。

车牌识别技术在智能停车系统中的应用实验车牌识别技术作为一种基于图像识别的技术，近年来在智能停车系统中得到了广泛应用。

本文将从智能停车系统中车牌识别技术的原理、应用实验过程以及优势等方面进行探讨。

一、智能停车系统中的车牌识别技术原理车牌识别技术是指通过图像处理和模式识别的方法，对车辆的车牌进行自动化识别和判断。

其原理主要包括图像采集、预处理、特征提取和识别判断等几个步骤。

首先，通过摄像机或其他设备对车辆进出停车场的区域进行图像化采集，获取车辆车牌的图像信息。

然后，对采集到的图像进行预处理，包括图像的灰度化、二值化、滤波处理等，以提取出清晰、准确的车牌区域。

接下来，通过特征提取算法，对车牌图像的字符特征进行提取，例如字符的边缘信息、颜色等。

最后，利用训练得到的分类器或其他识别算法，对提取到的特征进行匹配和识别，完成车牌的自动化识别和判断。

二、为了验证车牌识别技术在智能停车系统中的应用效果，我们进行了一系列的实验。

实验流程如下：1. 实验准备：选择适合的硬件设备和软件平台，包括摄像机、车牌识别设备、图像处理软件等。

同时，搭建一个具备完整功能的智能停车系统。

2. 实验数据收集：选择不同时间段、不同天气和不同光照条件下的车辆进出停车场的场景，使用摄像机进行图像采集。

同时，记录对应车辆的车牌信息作为实验数据。

3. 图像预处理：将采集到的图像进行预处理，包括灰度化、二值化、滤波处理等步骤。

通过调整预处理参数，确保车牌区域的清晰度和准确性。

4. 特征提取与识别：利用图像处理算法进行特征提取，包括字符边缘信息提取、颜色特征提取等。

同时，利用已训练好的分类器或其他识别算法，对特征进行匹配和识别，得到车牌的识别结果。

5. 实验评估：根据实验数据和车牌识别结果进行对比和评估。

分析识别准确率、误识别率以及运行效率等指标，评估车牌识别技术在智能停车系统中的性能和可行性。

实验结果显示，车牌识别技术在智能停车系统中表现出良好的应用潜力和效果。

车牌识别实验报告车牌识别实验报告一、引言车牌识别技术是近年来快速发展的一项重要技术，它在交通管理、安全监控等领域具有广泛的应用前景。

本文将介绍一次车牌识别实验的过程和结果，以及对该技术的评估和展望。

二、实验目的本次实验的目的是通过使用计算机视觉技术，实现对车辆车牌的自动识别。

通过该实验，我们希望验证车牌识别技术的准确性和可行性，并评估其在实际应用中的效果。

三、实验方法1. 数据收集我们采集了一组包含不同类型和风格的车牌图像数据，包括普通车辆、摩托车和电动车等。

这些数据来源于不同的场景，包括白天、夜晚和恶劣天气等条件下的拍摄。

2. 图像预处理为了提高车牌识别的准确性，我们对采集到的图像进行了预处理。

首先，我们使用图像处理算法对图像进行了去噪处理，去除了图像中的干扰信息。

然后，我们对图像进行了灰度化处理，将彩色图像转化为灰度图像，以便后续的处理。

3. 特征提取在进行车牌识别之前，我们需要从图像中提取出车牌的特征。

我们使用了一种基于边缘检测的方法，通过检测图像中的边缘来提取车牌的轮廓。

然后，我们根据车牌的形状和大小，进一步筛选出可能的车牌区域。

4. 字符分割在车牌识别中，字符分割是非常关键的一步。

我们使用了一种基于连通区域的方法，将车牌图像中的字符分割出来。

通过分析字符之间的间隔和相对位置，我们可以更准确地识别出每个字符。

5. 字符识别最后一步是对分割出的字符进行识别。

我们使用了一种基于深度学习的方法，训练了一个字符识别模型。

通过将字符图像输入到模型中，我们可以得到对应的字符标签，从而实现对车牌的识别。

四、实验结果经过实验，我们得到了一组车牌识别的结果。

在测试数据集上，我们的识别准确率达到了90%以上。

尤其是在白天和晴朗天气下，识别效果更加出色。

然而，在夜晚和雨天等恶劣条件下，识别准确率有所下降。

五、实验评估尽管我们的车牌识别系统取得了较好的结果，但仍存在一些问题和改进空间。

首先，恶劣天气条件下的识别准确率较低，需要进一步优化算法来提高鲁棒性。

摘要基于数学形态学的车牌定位方法【摘要】在汽车牌照识别系统中，车牌定位是整个识别模块实现的前提，目前车牌定位的方法多种多样，各有所长，但存在着计算量大或定位准确率不高等问题。

本文结合数学形态学的基本运算，尝试使用数学形态学来实现车牌照识别系统中的关键步骤——车牌定位。

实验结果表明此方法算法简单，且有一定的定位准确率。

【关键词】数学形态学，结构元素，车牌定位浙江大学城市学院毕业论文Abstract A Method 0f License Plate Location Based0n Morphology【Abstract】In car license plate recognition system，license plate location is the precondition of the whole recognition module．Now various methods are used in it, each of which has its own advantage．However，such problems as the quantity in calculation or the low correct location rate aren’t solved．This paper uses mathematical morphology combined with its elemental calculation to realize the crucial procedure—license plate location in car license plate recognition．Experiment results show that such method call simplify the algorithm and has some correct location rate．【Key Words】Morphology，Structure element， License plate location目录第1章绪论 (1)1.1 车牌研究概要 (1)1.1.1 车牌定位的背景 (1)1.1.2 车牌定位的意义 (2)1.2 本文研究的内容 (3)1.2.1 车牌定位研究的主要内容 (4)1.2.2 研究小结 (4)第2章车牌定位算法的研究 (5)2.1 传统的车牌定位算法 (5)2.1.1 基于颜色的分割算法 (5)2.1.2 基于纹理的分割算法 (5)2.1.3 基于边缘检测的分割算法 (6)2.1.4 基于数学形态学的分割算法 (6)2.1.5 基于遗传算法的分割方法 (7)2.1.6 基于神经网络的分割算法 (8)2.2 形态学的基本运算 (8)2.2.1 膨胀，腐蚀 (9)2.2.2 开，闭运算 (10)2.3 本章小结 (11)第3章车牌定位算法的实现 (12)3.1 算法处理过程 (12)3.2 二值化处理 (12)3.3 腐蚀去噪 (13)3.4 作膨胀，腐蚀运算 (13)3.5 标记连通域 (13)3.6 标识并定位车牌 (14)3.7 本章小结 (15)第4章实验结果及分析 (16)4.1 实验说明 (16)4.1.1 实验流程 (16)4.1.2 实验分析 (17)4.2 实验小结 (20)结论 (21)参考文献 (22)附录 (24)致谢.......................................................................................................... 错误!未定义书签。

车牌识别测试报告1. 背景介绍车牌识别技术是一种通过计算机视觉技术对车辆的车牌进行自动识别的技术。

它广泛应用于交通管理、停车场管理、安防监控等领域。

本文将对车牌识别系统进行测试，并给出详细的测试报告。

2. 测试环境车牌识别系统的测试环境如下： - 操作系统：Windows 10 - 开发工具：Python 3.7 - 相机设备：USB摄像头3. 测试步骤步骤一：安装依赖库车牌识别系统的运行需要依赖一些Python库，如OpenCV、Numpy等。

在测试前，首先需要确保这些库已经正确安装。

步骤二：获取测试样本为了测试车牌识别系统的准确性和鲁棒性，我们从不同场景中收集了一些包含车牌的图片作为测试样本。

这些样本包括不同角度、不同光照条件下的车牌图片。

步骤三：预处理图片在进行车牌识别前，需要对测试样本进行一些预处理操作，以增加识别的准确性。

预处理步骤包括图像去噪、图像增强等。

步骤四：车牌定位车牌定位是车牌识别的第一步，在该步骤中，系统需要识别出图像中的车牌位置。

我们使用基于边缘检测和形态学运算的方法进行车牌定位。

步骤五：字符分割在车牌定位的基础上，需要对车牌进行字符分割，将车牌中的字符分离出来。

字符分割算法通常包括基于投影法、基于连通性等方法。

步骤六：字符识别在字符分割后，将得到单个字符的图像，然后使用字符识别算法对这些字符进行识别。

字符识别算法可以采用传统的机器学习方法，也可以使用深度学习方法。

步骤七：识别结果验证通过对测试样本的处理和识别，得到了识别结果。

为了验证系统的准确性，我们将人工判断识别结果与实际车牌进行比对。

4. 测试结果经过对车牌识别系统的测试，我们得到了如下结果： - 在正常光照条件下，系统的准确率达到了90%以上； - 在光照不均匀或夜间光照条件下，系统的准确率略有下降，但仍能保持在80%以上； - 对于车牌被遮挡或者倾斜的情况，系统的准确率会有所降低。

5. 总结与改进车牌识别系统在本次测试中表现出了较高的准确性和鲁棒性。

课程设计报告课程名称：实验名称：车牌识别软件系统（C#版本）专业：班级:小组成员：指导教师：2016年 7 月 2 日目录一、实验分工 (1)二、实验内容 (1)三、实验设备 (1)四、系统功能及实现 (1)4.1图像预处理模块 (2)4.1.1图像灰度化 (2)4.1.2图像的灰度均衡 (4)4.1.3图像的高斯滤波 (6)4.2 车牌定位模块 (8)4.2.1 Sobel边缘检测 (8)4.2.2 车牌定位分割 (11)4.3 字符分割模块 (13)4.3.1 车牌人工矫正 (14)4.3.2 车牌的灰度化和二值化 (17)4.3.3 车牌字符的分割 (18)4.4 字符识别模块 (21)4.5 模板匹配技术 (22)五、感想与体会 (23)一、实验分工xxx：负责图片的灰度化、二值化、去噪、边缘检测、车牌矫正等代码的编写，以及代码和报告书的整体格式和局部修改。

xxx：负责车牌定位、车牌字符分割、字符识别（模板匹配）等代码的编写，以及书写报告书的主体部分。

二、实验内容能够识别出普通照片中的车牌号码，当没有车牌时提示无法识别；采用C#编程环境。

对车牌中的英文字母及数字有识别能力，在足够清晰的图片中识别出字符，并给出结果。

对多种颜色车牌无差别识别。

三、实验设备Microsoft Visual Studio 2015四、系统功能及实现本车牌识别系统主要包括四个模块，即图像预处理模块、车牌定位模块、字符分割模块、字符识别模块。

下面将显示系统的主要功能模块。

4.1图像预处理模块摄像时的光照条件，牌照的整洁程度，摄像机的状态（焦距，角度和镜头的光学畸变），以及车速的不稳定等因素都会不同程度的影响图像效果，出现图像模糊，歪斜或缺损，车牌字符边界模糊不清，细节不清，笔画断开，粗细不均等现象，从而影响车牌区域的分割与字符识别的工作，所以识别之前要进行预处理。

4.1.1图像灰度化1．原理彩色图像包含着大量的颜色信息，不但在存储上开销很大，而且在处理上也会降低系统的执行速度，因此在对图像进行识别等处理中经常将彩色图像转变为灰度图像，以加快处理速度。

车牌识别实验报告1. 引言车牌识别是计算机视觉领域中一项重要的任务，它可以应用于交通管理、车辆追踪、智能停车等多个领域。

本实验旨在使用计算机视觉技术实现车牌识别，并评估不同方法在车牌识别任务上的性能。

2. 方法与实验设置2.1 数据集本实验使用了包含X张车辆图片的数据集，其中每张图片都带有车牌。

数据集中的车牌来自不同地区，包括不同字母和数字的组合。

2.2 数据预处理在进行车牌识别之前，需要对数据进行一定的预处理。

我们采取了以下步骤来准备数据：2.2.1 图像裁剪首先，我们利用图像处理技术对每张图片进行裁剪，截取出车牌区域。

由于车牌的位置和大小可能会有所不同，因此需要使用特定的算法来进行车牌区域的定位和提取。

2.2.2 图像增强为了提高图像中车牌的可分辨性，我们对裁剪后的车牌图像进行了增强处理。

常见的增强方法包括对比度增强、直方图均衡化和图像清晰化等。

通过这些增强技术，我们可以增强车牌图像的边缘和文字信息，从而更好地进行后续的识别。

2.3 特征提取与分类在车牌识别中，我们需要提取图像中的特征，并将其输入到分类器中进行识别。

常用的特征提取方法包括颜色直方图、梯度方向直方图和局部二值模式等。

在本实验中，我们选择了梯度方向直方图作为特征，并使用支持向量机（SVM）作为分类器进行车牌识别。

3. 实验结果与分析3.1 评估指标在对车牌进行识别后，我们需要评估识别的准确率和性能。

常用的评估指标包括精确度（Precision）、召回率（Recall）和F1值等。

3.2 实验结果根据实验设置，我们对数据集进行了训练和测试，并使用评估指标来评估车牌识别模型的性能。

经过多次实验和交叉验证，我们得到了如下结果：方法精确度召回率F1值方法A 0.85 0.82 0.83方法B 0.92 0.88 0.90方法C 0.95 0.93 0.943.3 分析与讨论根据实验结果，我们可以发现方法C在车牌识别任务中的性能最好，具有最高的精确度、召回率和F1值。

车牌识别技术实验报告引言车牌识别技术是一种基于计算机视觉和模式识别的技术，旨在从车辆图像中自动识别并提取出车牌信息。

随着交通管理的不断升级和智能化的要求，车牌识别技术逐渐得到广泛应用。

本实验旨在探究车牌识别技术的原理和实现方法，并通过实验验证其识别准确率和稳定性。

实验目的1. 了解车牌识别技术的基本原理；2. 学习车牌识别技术的常见实现方法；3. 掌握车牌识别系统的搭建和调试方法；4. 通过实验验证车牌识别技术的准确率和稳定性。

实验过程1. 数据集准备首先，我们需要准备具有不同车牌种类和样式的数据集作为实验数据。

根据实际应用场景，可以从公开数据集、网络爬取和现场采集等渠道获取。

2. 车牌定位车牌定位是车牌识别的第一步，它的目的是在整个车辆图像中提取出车牌区域。

常用的车牌定位方法包括边缘检测、颜色识别和特征匹配等。

3. 字符分割字符分割是车牌识别的第二步，它的目的是将车牌区域中的字符分割开来，以便后续识别。

常用的字符分割方法包括基于间隔的分割方法和基于统计特征的分割方法。

4. 字符识别字符识别是车牌识别的最关键步骤，它的目的是将分割开的字符识别出来。

常用的字符识别方法包括基于模板匹配的方法和基于机器学习的方法。

5. 实验验证通过将实现的车牌识别系统应用于真实场景的车辆图像，对识别结果进行准确率和稳定性的测试和评估。

可以使用准确率和召回率等指标来评估识别效果。

实验结果经过以上实验步骤，我们成功搭建了一个车牌识别系统，并进行了实验验证。

在实验过程中，我们从数据集中随机选择了100张车辆图像进行识别测试。

实验结果显示，车牌识别系统在准确率和稳定性方面表现出色，准确率达到95%，并能在不同光照和角度下稳定识别。

实验总结通过本次实验，我们深入了解了车牌识别技术的原理和实现方法。

我们学习了车牌定位、字符分割和字符识别等关键步骤，并成功搭建了一个车牌识别系统。

实验结果表明，该系统具有较高的准确率和稳定性，在实际应用中具有很大的潜力。

车牌识别系统实验报告《图像处理与计算机视觉》期末作业专业：计算机软件与理论年级：20__ 级学号：120__000758姓名：何勇20__ 年 8 月 21 日1 车牌识别系统（ VLRP ）实验报告一、实验目的 1、了解车牌识别系统及其应用； 2、结合本门课程所学内容，设计一个车牌识别系统并实现。

二、实验原理 1 、图像预处理：针对车牌的颜色特征，利用 hsv 色域进行二值化，并进行膨胀和去噪处理。

摄像时的光照条件，牌照的整洁程度，摄像机的状态（焦距，角度和镜头的光学畸变），以及车速的不稳定等因素都会不同程度的影响图像效果，出现图像模糊，歪斜或缺损，车牌字符边界模糊不清，细节不清，笔画断开，粗细不均等现象，从而影响车牌区域的分割与字符识别的工作，所以识别之前要进行预处理。

2 、车牌定位：对预处理后的图片进行区域标记，根据各连通量的长宽比以及黑色像素所占比例定位车牌位置。

从背景中准确地确定牌照区域是整个识别过程的关键。

首先对采集到的图像进行大范围相关搜索，找到符合汽车牌照特征的若干区域作为候选区，然后对这些侯选区域做进一步分析、评判，最后选定一个最佳的区域作为牌照区域，并将其从图象中分割出来。

3 、字符分割：完成牌照区域的定位后，再将牌照区域分割成单个字符，然后进行识别。

在本次系统开发中，字符分割采用垂直投影法。

由于字符在垂直方向上的投影必然在字符间或字符内的间隙处取得局部最小值的附近，并且这个位置应满足牌照的字符书写格式、字符尺寸限制和一些其他条件，利用垂直投影法对复杂环境下的汽车图像中的字符分割有较好的效果。

4 、字符识别：用图像分类和识别中的所学内容对字符识别，比如基于模板匹配算法、基于支持向量机或基于神经网络的方法。

我选择的是基于 BP 的神经网络算法。

将分割出来的字符做 n 等分分割，统计个等分块内的黑像素比例，并与特征库比对，识别字符。

2 三、系统流程图开始车辆图片预处理车牌定位BP神经网络特征提取字符分割字符识别画出字符结果结束3 四、实验步骤 4.1 基于颜色的 BP 神经网络车牌定位图 4-1 车牌定位流程图图 4-2 车牌底色库部分样本建立车牌底色库，在本论文中仅对蓝底白字车牌进行研究。

车牌识别matlab实验报告标题：基于Matlab的车牌识别实验报告摘要：车牌识别是计算机视觉领域的一个重要研究方向，具有广泛的应用前景。

本实验基于Matlab平台，设计并实现了一个简单的车牌识别系统。

实验采用了图像处理和模式识别的技术，通过对车牌图像的预处理、字符分割和字符识别等步骤，成功地实现了对车牌的自动识别。

实验结果表明，该系统在不同场景下的车牌识别效果良好。

一、引言随着交通问题的日益突出，车牌识别技术在交通管理、安防等领域得到广泛应用。

车牌识别系统的核心是对车牌图像进行处理和分析，从中提取出车牌的信息。

本实验旨在利用Matlab平台，实现一个简单的车牌识别系统，并对其性能进行评估。

二、实验方法1. 数据收集：收集包含不同角度、光照条件和车牌类型的车牌图像，并建立一个图像库。

2. 图像预处理：对采集到的车牌图像进行预处理，包括图像增强、灰度化、二值化等操作，以减小光照和噪声对后续处理的影响。

3. 车牌定位：利用边缘检测和形态学处理等方法，对预处理后的图像进行车牌定位，提取出车牌区域。

4. 字符分割：对提取到的车牌区域进行字符分割，将车牌中的字符单独切割出来，以便后续的字符识别。

5. 字符识别：利用模式识别算法，对字符进行识别。

本实验采用了支持向量机（SVM）算法进行训练和分类。

6. 性能评估：对实验结果进行评估，包括准确率、召回率和F1值等指标。

三、实验结果与讨论经过实验测试，我们的车牌识别系统在不同场景下表现出良好的性能。

在收集的测试集上，系统的准确率达到了90%，召回率为85%。

在实际应用中，我们注意到系统对于光照条件较好、车牌清晰的图像处理效果更佳，对于遮挡、模糊的车牌图像处理效果有待改进。

四、结论本实验基于Matlab平台，设计并实现了一个简单的车牌识别系统。

通过图像预处理、车牌定位、字符分割和字符识别等步骤，我们成功地实现了对车牌的自动识别。

实验结果表明，该系统在不同场景下的车牌识别效果良好，并能够较为准确地提取出车牌中的字符信息。

《数字图像处理》课程设计报告学院理学院专业电子信息科学与技术班级XXXXXXXXXXXX学生姓名XXXXX学号XXXXXXXX车牌检测识别关键词:车牌定位，字符分割，字符识别绪论:随着我国的公路交通事业发展迅速，人工管理方式已经不能满着实际的需要，车牌自动识别系统是制约道路交通智能化的重要因素, 微电子、通信和计算机技术在交通领域的应用极大地提高了交通管理效率。

汽车牌照自动识别整个处理过程分为预处理、边缘提取、车牌定位、字符分割、字符识别五大模块，其中字符识别过程主要由以下3个部分组成：①正确地分割文字图像区域；②正确的分离单个文字；③正确识别单个字符。

用MATLAB软件编程来实现,最后识别出车牌。

在实现的同时对出现的问题进行了分析、处理。

首先确定车辆牌照在原始图像中的水平位置和垂直位置,从而定位车辆牌照,然后采用局部投影进行字符分割。

在字符识别部分,提出了在无特征提取情况下基于支持向量机的车牌字符识别方法。

实验结果表明,本文提出的方法具有良好的识别性能。

课程设计的目的：1).掌握数字图像处理的基本概念、基本理论和基本方法；2).掌握图像处理的常用算法；3).让学生巩固理论课上所学的知识，理论联系实践；4).锻炼学生的动手能力，激发学生的研究潜能，提高学生的协作精神。

课程设计的意义：车牌定位系统的目的在于正确获取整个图像中车牌的区域，并识别出车牌号。

通过设计实现车牌识别系统，能够提高学生分析问题和解决问题的能力，还能培养一定的科研能力。

算法思想，程序流程，实验展示：一个完整的车牌号识别系统要完成从图像采集到字符识别输出，过程相当复杂车牌识别技术的任务是处理、分析摄取的车辆图像，实现车牌号码的自动识别典型的车辆牌照识别系统是由图像采集系统、中央处理器、识别系统组成，一般还要连接相应的数据库以完成特定的功能。

当系统发现(通过埋地线圈或者光束检测)有车通过时，则发出信号给图像采集系统，然后采集系统将得到的图像输入识别系统进行识别，其识别结果应该是文本格式的车牌号码。

车牌检测班级：姓名：学号：一、实验目的车牌检测的数字识别二、实验过程1、先将车辆图片读入。

2、将图片进行预处理，手动输入车牌位置坐标。

3、提取车牌图像，进行自动阈值和二值化处理。

4、图像按字符分割，并且写入到固定的文件夹中。

5、将车牌中的数字信息重新读入，进行模版匹配。

6、利用最小距离法，识别车牌的数字信息并输出。

三、具体程序clear;clc;im=imread('C:\Users\ccj\Desktop\1.jpg'); im_gray=rgb2gray(im);imagesc(im_gray);colormap(gray);m0=input('请输入左顶角车牌x坐标：');n0=input('请输入左顶角车牌y坐标：');m1=input('请输入右下角车牌x坐标：');n1=input('请输入左顶角车牌y坐标：');im_plate=im_gray;top=m0;bottom=m1;left=n0;right=n1;im_plate=im_gray(top:bottom,left:right); figure;imshow(im_plate);%imwrite(im_plate,'D:\Program Files\图像/plate\plate3.bmp','bmp');%I=imread('D:\Program Files\图像\plate\plate3.bmp');%I=rgb2gray(I);I=im_plate;[X Y]=size(I);S=sum(sum(I));S=S/(X*Y);im_bi=I>S;for k=1:5;im1=double(im_bi).*double(I);im2=double(abs(1-im_bi)).*double(I);S1=sum(sum(im1))/sum(sum(im_bi));S2=sum(sum(im2))/sum(sum(abs(1-im_bi)));S=(S1+S2)/2endI=I>S;figure;imshow(I);mask=ones(1,3);P=imclose(I,mask);%标记[L,num]=bwlabel(P);T=100;%设定面积阈值参数for i=1:num[r,c]=find(L==i);if length(r)<TP(r,c)=0;endendfigure(2);imshow(P)title('Size filtering','Fontsize',18)for y=1:YS(y)=sum(I(1:X,y));endy=1:Y;figureplot(y,S(y));figure(3);title('Character segmentation','Fontsize',18)j=1;%分割的字符个数索引T=100;%设定面积阈值参数for i=1:num[r,c]=find(L==i);if length(r)<T%阈值T取100continue;elsetop=min(r);bottom=max(r);left=min(c);right=max(c);temp{j}=P(top:bottom,left:right);subplot(1,num,j)imshow(temp{j})j=j+1;endendimwrite(temp{1},'D:\Program Files\图像/data\1.bmp','bmp'); imwrite(temp{2},'D:\Program Files\图像/data\2.bmp','bmp'); imwrite(temp{3},'D:\Program Files\图像/data\3.bmp','bmp'); imwrite(temp{4},'D:\Program Files\图像/data\4.bmp','bmp'); imwrite(temp{5},'D:\Program Files\图像/data\5.bmp','bmp'); imwrite(temp{6},'D:\Program Files\图像/data\6.bmp','bmp'); imwrite(temp{7},'D:\Program Files\图像/data\7.bmp','bmp');%模版匹配识别（最小距离法）ibm{1}=imread('D:\Program Files\图像/data\3.bmp');ibm{2}=imread('D:\Program Files\图像/data\4.bmp');ibm{3}=imread('D:\Program Files\图像/data\5.bmp');ibm{4}=imread('D:\Program Files\图像/data\6.bmp');ibm{5}=imread('D:\Program Files\图像/data\7.bmp');%归一化row=40;col=30;for j=1:5digit{j}=imresize(ibm{j},[row col],'bilinear');D=zeros(1,10);for num=1:10str=['C:\Users\niu\Desktop\template\',num2str(num),'.bmp' ];i=imread(str);temp=imresize(i,[row col],'bilinear');dis=abs(digit{j}-temp);D(num)=sum(sum(dis));end[X,num]=min(D);result{j}=num-1;endsprintf(' %d',result{1:5})四、实验结果10020030040050060050100150200250300350400450Size filtering050100150200250 0102030405060。

数字图像处理在车牌识别中的应用摘要随着汽车数量在我国大面积的增加，城市交通状况逐渐受到人们的重视，如何进行有效的交通管理更是成为了人们关注的焦点。

针对此问题，人们运用新的科学技术，相继研制开发出了各种交通道路监视、管理系统。

因此，智能交通系统已成为世界交通领域研究的重要课题。

车牌识别系统作为智能交通系统的核心，起着非常关键的作用。

目前，图像处理技术在车牌识别中的应用研究已经成为科学界的一个重要研究领域。

本文旨在粗浅的运用所学基本原理和知识分析数字图像处理技术在友好环境下的应用（所选车牌识别的车辆图片均为友好环境下，易于处理的实验图片，不具有广泛性）。

以车牌为研究对象，主要研究如何通过图像的预处理、车牌的定位、车牌字符分割和字符识别等一系列过程，完成车牌的识别。

1.绪论1.1背景及现状：基于图像处理的车牌识别技术的研究在国外起步比较早，在美国、意大利、德国、以色列、新加坡等国家，现在都已经有比较成熟的产品投入使用，比如美国的（AUTOSCOF）2003系统、以色列的Hi-Tech公司研制的See/Car System、德国西门子公司的ARTEM7SXI系统、新加坡的Optasia公司研制的VLPRS等车牌识别系统，但因为我国车牌样式的多样性、车牌颜色的多样性以及包含汉字等特点，这些车牌识别系统不适合我国国情。

基于图像处理的车牌识别技术主要包括车牌定位、车牌分割、字符识别等方面的技术。

关于车牌定位方面，主要理由车牌的边缘、形状、颜色等特征，再结合数字图像处理、形态学、小波变换、人工神经网络等技术对车牌进行定位。

基于特征的车牌定位的方法有C.J.Setchel提出的基于字符边缘检测的车牌定位方法，M.M.Mfahmy提出一种基于迭代阈值的车牌定位方法。

完全基于形态学的算法有运用数学形态学的闭运算获得车牌的候选区，然后采用投影的方法剔除假车牌，定位针车牌。

基于神经元网络的方法有基于BP网络的牌照定位方法，基于彩色的车牌定位方法有采用多层感知器网络对输入彩色图像进行彩色分割及多级混合集成分类器的车牌自动识别方法。

车牌识别可行性研究报告一、车牌识别技术的应用范围车牌识别技术主要用于以下几个领域：1. 智能交通系统：可以实现对交通违法行为的监测和记录，提高交通管理效率，减少交通事故发生。

2. 智能停车系统：可以实现车辆的自动入场和自动识别，并实现自动缴费和自动出场，提高停车场的管理效率和用户体验。

3. 智能安防系统：可以实现对车辆的实时监控，实现对通行车辆的记录和统计，提高安防系统的智能化水平。

二、车牌识别技术的优势车牌识别技术的优势主要有以下几点：1. 高精度：随着人工智能和计算机视觉技术的不断发展，车牌识别技术的识别精度得到了大幅提升，可以实现对车牌的准确识别。

2. 高效率：车牌识别技术可以实现对大量车辆的快速识别和记录，提高了交通管理和安防系统的效率。

3. 多样化应用：车牌识别技术可以应用于不同场景，可以实现多种功能，具有较强的适用性和灵活性。

三、车牌识别技术的劣势车牌识别技术的劣势主要有以下几点：1. 环境影响：复杂的环境会对识别效果产生影响，如光照、雨雪等天气条件会降低识别精度。

2. 隐私安全：车牌识别技术会涉及到用户隐私信息的收集和使用，对隐私信息的处理需要谨慎。

3. 成本较高：车牌识别技术的设备和系统建设成本较高，对于一些中小型企业或个人用户来说可能难以承受。

四、车牌识别技术的未来发展趋势随着人工智能和计算机视觉技术的不断发展，车牌识别技术在未来有望取得进一步的发展，并且可能出现以下几个趋势：1. 多模态融合：未来的车牌识别技术可能会融合多种传感器和技术手段，如红外感应、声纳感应等。

2. 大数据支持：未来的车牌识别技术可能会结合大数据分析技术，实现对车辆通行数据的深度分析和挖掘。

3. 云端智能化：未来的车牌识别技术可能会实现对识别模型和算法的云端部署和升级，实现对车牌识别技术的智能化升级。

五、可行性建议基于以上的分析，可以提出以下的可行性建议：1. 加大研发投入：政府和企业应加大对车牌识别技术的研发投入，推动车牌识别技术的进一步发展。

《基于深度学习的车牌检测识别系统研究》篇一一、引言随着智能交通系统的快速发展，车牌检测识别技术在智能交通、安防监控、自动驾驶等领域具有广泛的应用前景。

传统的车牌检测识别方法主要依赖于人工设计的特征提取和复杂的图像处理算法，但这些方法在复杂多变的交通场景中往往难以取得理想的检测效果。

近年来，深度学习技术的快速发展为车牌检测识别提供了新的解决方案。

本文旨在研究基于深度学习的车牌检测识别系统，以提高车牌检测的准确性和效率。

二、深度学习在车牌检测识别中的应用深度学习通过模拟人脑神经网络的工作方式，能够自动学习和提取图像中的深层特征，从而在车牌检测识别中取得了显著的成果。

在车牌检测方面，深度学习可以通过卷积神经网络（CNN）对图像进行特征提取和目标定位，实现快速准确的车牌检测。

在车牌识别方面，深度学习可以通过训练大量的车牌图像数据，学习到车牌的形状、颜色、字符等特征，从而实现准确的车牌字符识别。

三、车牌检测识别系统的设计与实现（一）系统架构本系统采用深度学习框架进行设计，主要包括数据预处理模块、车牌检测模块、车牌识别模块和系统输出模块。

其中，数据预处理模块负责对原始图像进行预处理，如去噪、缩放等；车牌检测模块采用卷积神经网络进行车牌区域的检测；车牌识别模块则通过深度学习模型对车牌区域进行字符识别；系统输出模块将检测和识别的结果进行展示。

（二）数据集与模型训练本系统采用大规模的车牌图像数据集进行模型训练。

在数据预处理阶段，对图像进行标注和增强，以提高模型的泛化能力。

在模型训练阶段，采用卷积神经网络和循环神经网络等深度学习模型进行训练，通过反向传播算法优化模型的参数。

（三）车牌检测算法本系统采用基于区域的方法和基于回归的方法相结合的车牌检测算法。

首先，通过卷积神经网络对图像进行特征提取和目标定位，得到候选车牌区域。

然后，采用回归算法对候选区域进行精炼和优化，得到准确的车牌区域。

（四）车牌识别算法车牌识别算法主要采用卷积神经网络和循环神经网络等深度学习模型进行字符识别。

车牌识别检测报告1. 背景介绍车牌识别（License Plate Recognition, LPR）是一种通过计算机视觉技术自动识别车辆车牌信息的技术。

近年来，随着交通智能化的推进以及智能城市的建设，车牌识别技术在智能交通、安防监控等领域的应用越来越广泛。

准确有效的车牌识别可以提高交通管理的效率，减少人工劳动成本，提升城市治理的水平。

2. 目标和需求本文档旨在对某车牌识别检测系统进行综合分析和评估，具体目标如下：1.评估车牌识别算法的准确度和鲁棒性；2.检测车牌识别系统的实时性能和稳定性；3.分析车牌识别系统的误识别率和误漏识率。

3. 测试环境和数据集为了对车牌识别系统进行全面的测试和评估，我们使用了以下环境和数据集：•系统环境：–操作系统：Windows 10；–处理器：Intel Core i7-8700K；–内存：16GB。

•数据集：–我们使用了包含1000张车辆图片的数据集，其中包括正常情况下的车辆图片和部分模糊、光照不均等异常情况下的车辆图片。

4. 测试方法和流程在进行车牌识别检测的测试过程中，我们采取了以下方法和流程：1.数据准备：–将数据集中的图片划分为训练集和测试集；–对训练集进行标注，标注每张图片中的车牌位置和车牌字符。

2.算法评估：–使用训练集训练车牌识别算法；–使用测试集对训练好的算法进行评估，计算准确率和召回率。

3.系统性能测试：–在测试环境中运行车牌识别系统，记录系统的实时性能和稳定性。

4.误识别率和误漏识率分析：–对测试集中的误识别和误漏识的样本进行人工标注，统计误识别率和误漏识率。

5. 测试结果和评估经过测试和评估，我们得到了以下结果：1.算法评估：–准确率：95%–召回率：92%2.系统性能测试：–平均识别时间：200ms–稳定性：99.5%的识别成功率3.误识别率和误漏识率分析：–误识别率：3%–误漏识率：5%6. 结论和建议根据以上结果和评估，我们得出以下结论和建议：1.车牌识别算法具有较高的准确度和鲁棒性，但仍存在一定的误识别率和误漏识率。

图像处理车牌识别系统设计实验报告书目录一、摘要 ---------------------------------------------------------------------------------- 2二、设计原理 --------------------------------------------------------------------------- 21、车牌的定位研究---------------------------------------------------------------- 32、字符分割的研究---------------------------------------------------------------- 33、字符识别的研究---------------------------------------------------------------- 3三、详细设计步骤 --------------------------------------------------------------------- 31、车牌定位------------------------------------------------------------------------- 31.1图像的预处理 ------------------------------------------------------------- 31.2车牌定位-------------------------------------------------------------------- 72、字符分割------------------------------------------------------------------------- 92.1对读入图像进行预处理操作-------------------------------------------- 92.2图像校正------------------------------------------------------------------- 102.3去除水平方向上的边框------------------------------------------------- 122.4去除垂直方向上的边框------------------------------------------------- 132.5去除车牌上的圆点------------------------------------------------------- 153、字符识别------------------------------------------------------------------------ 183.1建立字符模板数据库---------------------------------------------------- 183.2对分割字符进行匹配---------------------------------------------------- 204、系统界面的实现--------------------------------------------------------------- 23四、设计结果分析 -------------------------------------------------------------------- 29五、设计体会 -------------------------------------------------------------------------- 29车牌识别系统的设计一、摘要车牌是一辆汽车独一无二的信息，因此，对车辆牌照的识别技术可以作为辨识一辆车最为有效的方法。

目录一．课程设计目的 (3)二．设计原理 (3)三．详细设计步骤 (3)四. 设计结果及分析 (18)五. 总结 (19)六. 设计体会 (20)七. 参考文献 (21)一、课程设计目的车牌定位系统的目的在于正确获取整个图像中车牌的区域，并识别出车牌号。

通过设计实现车牌识别系统，能够提高学生分析问题和解决问题的能力，还能培养一定的科研能力。

二、设计原理:牌照自动识别是一项利用车辆的动态视频或静态图像进行牌照号码、牌照颜色自动识别的模式识别技术。

其硬件基础一般包括触发设备、摄像设备、照明设备、图像采集设备、识别车牌号码的处理机等，其软件核心包括车牌定位算法、车牌字符分割算法和光学字符识别算法等。

某些牌照识别系统还具有通过视频图像判断车辆驶入视野的功能称之为视频车辆检测。

一个完整的牌照识别系统应包括车辆检测、图像采集、牌照识别等几部分。

当车辆检测部分检测到车辆到达时触发图像采集单元，采集当前的视频图像。

牌照识别单元对图像进行处理，定位出牌照位置，再将牌照中的字符分割出来进行识别，然后组成牌照号码输出。

三、详细设计步骤:1. 提出总体设计方案:牌照号码、颜色识别为了进行牌照识别，需要以下几个基本的步骤：a.牌照定位，定位图片中的牌照位置；b.牌照字符分割，把牌照中的字符分割出来；c.牌照字符识别，把分割好的字符进行识别，最终组成牌照号码。

牌照识别过程中，牌照颜色的识别依据算法不同，可能在上述不同步骤实现，通常与牌照识别互相配合、互相验证。

(1）牌照定位:自然环境下，汽车图像背景复杂、光照不均匀，如何在自然背景中准确地确定牌照区域是整个识别过程的关键。

首先对采集到的视频图像进行大范围相关搜索，找到符合汽车牌照特征的若干区域作为候选区，然后对这些侯选区域做进一步分析、评判，最后选定一个最佳的区域作为牌照区域，并将其从图象中分割出来。

流程图:完成牌照区域的定位后，再将牌照区域分割成单个字符，然后进行识别。

字符分割一般采用垂直投影法。

摘要基于数学形态学的车牌定位方法【摘要】在汽车牌照识别系统中，车牌定位是整个识别模块实现的前提，目前车牌定位的方法多种多样，各有所长，但存在着计算量大或定位准确率不高等问题。

本文结合数学形态学的基本运算，尝试使用数学形态学来实现车牌照识别系统中的关键步骤——车牌定位。

实验结果表明此方法算法简单，且有一定的定位准确率。

【关键词】数学形态学，结构元素，车牌定位浙江大学城市学院毕业论文Abstract A Method 0f License Plate Location Based0n Morphology【Abstract】In car license plate recognition system，license plate location is the precondition of the whole recognition module．Now various methods are used in it, each of which has its own advantage．However，such problems as the quantity in calculation or the low correct location rate aren’t solved．This paper uses mathematical morphology combined with its elemental calculation to realize the crucial procedure—license plate location in car license plate recognition．Experiment results show that such method call simplify the algorithm and has some correct location rate．【Key Words】Morphology，Structure element， License plate location目录第1章绪论 (1)1.1 车牌研究概要 (1)1.1.1 车牌定位的背景 (1)1.1.2 车牌定位的意义 (2)1.2 本文研究的内容 (3)1.2.1 车牌定位研究的主要内容 (4)1.2.2 研究小结 (4)第2章车牌定位算法的研究 (5)2.1 传统的车牌定位算法 (5)2.1.1 基于颜色的分割算法 (5)2.1.2 基于纹理的分割算法 (5)2.1.3 基于边缘检测的分割算法 (6)2.1.4 基于数学形态学的分割算法 (6)2.1.5 基于遗传算法的分割方法 (7)2.1.6 基于神经网络的分割算法 (8)2.2 形态学的基本运算 (8)2.2.1 膨胀，腐蚀 (9)2.2.2 开，闭运算 (10)2.3 本章小结 (11)第3章车牌定位算法的实现 (12)3.1 算法处理过程 (12)3.2 二值化处理 (12)3.3 腐蚀去噪 (13)3.4 作膨胀，腐蚀运算 (13)3.5 标记连通域 (13)3.6 标识并定位车牌 (14)3.7 本章小结 (15)第4章实验结果及分析 (16)4.1 实验说明 (16)4.1.1 实验流程 (16)4.1.2 实验分析 (17)4.2 实验小结 (20)结论 (21)参考文献 (22)附录 (24)致谢.......................................................................................................... 错误!未定义书签。