基于MQDF的车牌字符识别

基于 matlab 的车牌鉴别系统一、对车辆图像进行预办理1.载入车牌图像：function [d]=main(jpg)[filename, pathname] = uigetfile({'*.jpg',文件 (*.jpg)'});'JPEG if(filename == 0), return, endglobal FILENAME % 定义全局变量FILENAME = [pathname filename];I=imread(FILENAME);figure(1),imshow(I);title(' 原图像 ');% 将车牌的原图显示出来结果以下：2.将彩图变换为灰度图并绘制直方图：I1=rgb2gray(I);%将彩图变换为灰度图figure(2),subplot(1,2,1),imshow(I1);title(' 灰度图像');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以下所示：3.用 roberts 算子进行边缘检测：I2=edge(I1,'roberts',0.18,'both');% 选择阈值，用 roberts 算子进行边缘检测figure(3),imshow(I2);title('roberts算子边缘检测图像');结果以下：4.图像推行腐化操作：se=[1;1;1];I3=imerode(I2,se);% 对图像推行腐化操作，即膨胀的反操作figure(4),imshow(I3);title('腐化后图像');5.圆滑图像se=strel('rectangle',[25,25]);% 构造构造元素以正方形构造一个seI4=imclose(I3,se);%图像聚类、填充图像figure(5),imshow(I4);title('圆滑图像');结果以下所示：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(' 从对象中移除小的对象 ');结果以下所示：二、车牌定位[y,x,z]=size(I5);%返回 I5 各维的尺寸，储藏在x,y,z中myI=double(I5);% 将 I5 变换成双精度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)% 若是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方向车牌地域确定%temp 为向量 white_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,:,:);%x 方向车牌地域确定%%%%%%方X向 %%%%%%%%%Blue_x=zeros(1,x);%进一步确定x 方向的车牌地域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;%对车牌地域的校正PX2=PX2+1;dw=I(PY1:PY2-8,PX1:PX2,:);t=toc;figure(7),subplot(1,2,1),imshow(IY),title('行方向合理地域');% 行方向车牌地域确定figure(7),subplot(1,2,2),imshow(dw),title('定位裁剪后的车牌彩色图像');的车牌区域以下所示：三、字符切割及办理1.车牌的进一步办理对切割出的彩色车牌图像进行灰度变换、二值化、均值滤波、腐化膨胀以及字符切割以从车牌图像中分别出组成车牌号码的单个字符图像，对切割出来的字符进行预办理（二值化、归一化），此后解析提取，对切割出的字符图像进行鉴别给出文本形式的车牌号码。

基于最小二乘支持向量机车牌字符特征识别刘静【期刊名称】《计算机技术与发展》【年(卷),期】2013(23)5【摘要】车牌识别通常按照车牌图像预处理、定位与字符分割、特征提取、特征分类的步骤展开分析与研究，特征提取与分类识别是提高车牌识别率和识别速度的关键环节。

最小二乘支持向量机是一种新的有效的机器学习算法，文中提出利用最小二乘支持向量机识别车牌字符奇异值特征的方法。

该方法是在车牌图像预处理的基础上，提取分割后车牌字符的奇异值特征，压缩保留主要特征，利用最小二乘支持向量机分类器分类识别。

在自建车牌图像库上进行实验，结果证实，文中提出的方法是有效可行的。

%LP recognition is analyzed and researched in LP image preprocessing,location and character segmentation,feature extraction and feature classification. Among them,feature extraction and classification is the key link to reach more better recognition rate and speed. Least square support vector machine (LSSVM) is a kind of novel machine learning method. Propose a new method of license plate (LP) character recognition based on LSSVM and singular value decomposition (SVD). This method is based on preprocessing,extracts the singular value features of the LP character after segmentation,the main feature is compressed and contained,uses LSSVM to classify and identify. Experiment is based on LP image. The experimental results demonstrate the efficiency of the proposed approach.【总页数】4页(P195-198)【作者】刘静【作者单位】渭南师范学院统计科学与社会计算研究所，陕西渭南714000【正文语种】中文【中图分类】TP391【相关文献】1.基于字符特征与车牌结构的车牌字符分割算法 [J], 蒋肖2.一种有效的车牌字符分割方法——模板匹配-垂直投影结合的车牌字符分割方法[J], 严萍;曾金明3.基于最小二乘支持向量机车牌字符特征识别 [J], 刘永平;郭小波4.基于最小二乘支持向量机的车牌字符特征分类研究 [J], 刘静5.基于最小二乘支持向量机车牌字符特征识别 [J], 刘永平;郭小波因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

基于深度学习的车牌检测识别系统研究一、概述随着社会的不断发展和汽车的普及，车辆管理变得越来越重要。

车牌作为车辆的唯一标识，其检测和识别对于交通管理、车辆追踪、智能停车等领域具有重要意义。

基于深度学习的车牌检测识别系统利用深度神经网络的强大特征提取能力，实现了对车牌的高精度、高效率的检测与识别。

本文主要研究基于深度学习的车牌检测识别系统，包括车牌检测和车牌识别两个部分。

在车牌检测方面，主要研究了基于深度学习的目标检测算法，如Faster RCNN、YOLO等，并针对车牌的特点进行了改进和优化。

在车牌识别方面，主要研究了基于深度学习的光学字符识别（OCR）算法，如CRNN、CTC等，并结合车牌的特点进行了模型设计和训练。

通过本文的研究，旨在提高车牌检测识别系统的准确性和鲁棒性，为实际应用提供可靠的技术支持。

同时，也为深度学习在计算机视觉领域的应用提供新的思路和方法。

1. 研究背景：介绍车牌检测识别系统的应用场景和重要性，如智能交通系统、停车场管理、车辆追踪等。

随着社会的快速发展和城市化进程的不断推进，道路交通问题日益凸显，如何高效、准确地管理交通成为了一个亟待解决的问题。

车牌检测识别系统作为一种重要的交通管理工具，在智能交通系统、停车场管理、车辆追踪等领域具有广泛的应用场景和重要的实用价值。

在智能交通系统中，车牌检测识别技术是实现交通监控、流量统计、违章处理等功能的基础。

通过对车牌信息的快速识别和记录，可以实现对车辆行驶轨迹的追踪，从而有效监控交通状况，提高交通管理效率。

在停车场管理中，车牌检测识别系统可以实现车辆的自动进出、计费、寻车等功能，大大提升了停车场的管理效率和服务质量。

同时，该技术还可以有效防止车辆被盗或恶意损坏，保障车主的财产安全。

在车辆追踪领域，车牌检测识别技术为公安部门提供了强有力的支持。

通过识别并记录车牌信息，可以迅速追踪到嫌疑车辆的行驶轨迹，为案件的侦破提供有力证据。

基于深度学习的车牌检测识别系统研究具有重要的现实意义和应用价值。

摘要车牌识别系统作为智能交通系统的重要组成部分，在交通监视和控制中占有很重要的地位，已成为现代交通工程领域中研究的重点和热点之一。

车牌识别技术综合了图形处理、计算机视觉、模式识别的技术以及人工智能等多科学知识，目的在于无需为车辆加装其他特殊装置的情况下对车辆进行自动监控，从而给交通系统的自动化管理提供便捷。

本论文首先阐述了车牌识别系统的发展、现状以及整体构建，然后介绍了Qt平台以及OpenCV 跨平台视觉库的发展状况，并对如何在Win7下配置OpenCV的Qt开发环境做出了介绍。

本文重点讨论了图像的定位、字符分割和字符识别的原理与实现，最后对系统进行了整体的测试，并提出进一步开发设想。

关键词图像定位；字符分割；字符识别；AbstractLicense Plate Recognition System plays an important role in traffic surveillance and contr ol as an important part of the intelligent transportation system, has become the focus and hots pot of research in the field of modern traffic engineering. License Plate Recognition technolo gy combines scientific technologies such as image processing, computer vision, pattern recog nition and artificial intelligence, the aim is to automatically control the vehicle without the ne ed to install other special equipments, and thus to provide automated traffic management syste m convenience.This thesis describes the development of license plate recognition system, the present situ ation and the overall build in the first, then introduces the development of Qt platform and cr oss-platform visual OpenCV library, and makes a presentation of how to configure the OpenC V under Win7 Qt development environment. This article focuses on the principles and imple mentation of image positioning, character segmentation and character recognition. Finally, thi s thesis tests the whole system, and proposes ideas of further development.Key wordsImage Positioning; Character Segmentation; Character Recognition;I前言随着现在经济的发展和城市进程加快，汽车数量迅速增长，交通拥挤，交通事故等问题已经成为世界各国面临的共同难题，每个国家都毫无例外地承受着不断加剧的交通问题的困扰。

《基于深度学习的车牌检测识别系统研究》篇一一、引言随着人工智能和深度学习技术的快速发展，车牌检测识别系统在智能交通、安防监控、自动驾驶等领域得到了广泛应用。

本文旨在研究基于深度学习的车牌检测识别系统，通过分析其原理、方法及实际应用，为相关领域的研究和应用提供参考。

二、车牌检测识别系统的原理车牌检测识别系统主要包括车牌定位、字符分割和字符识别三个主要环节。

其中，深度学习技术在这三个环节中发挥着重要作用。

1. 车牌定位：利用深度学习算法，如卷积神经网络（CNN）等，对图像进行目标检测，实现车牌的精准定位。

通过大量数据训练，使模型能够自动学习车牌的形状、颜色等特征，从而提高车牌定位的准确率。

2. 字符分割：在车牌定位的基础上，通过图像处理技术将车牌中的字符进行分割。

这一过程需要识别字符之间的间隔和连通性，将车牌图像中的每个字符单独提取出来。

3. 字符识别：将分割后的字符图像输入到深度学习模型中进行识别。

通过训练大量的字符样本，使模型能够自动学习字符的形状、纹理等特征，从而实现高精度的字符识别。

三、深度学习在车牌检测识别中的应用深度学习在车牌检测识别系统中发挥了重要作用，主要表现在以下几个方面：1. 特征提取：深度学习模型能够自动学习图像中的特征，如车牌的颜色、形状、纹理等，从而提高车牌定位的准确率。

2. 端到端的识别：深度学习可以实现端到端的识别，即将原始图像直接输入到模型中进行车牌检测和识别，无需进行复杂的图像预处理和参数调整。

3. 鲁棒性强：深度学习模型对光照、遮挡、模糊等复杂环境具有较强的鲁棒性，能够在各种环境下实现高精度的车牌检测和识别。

四、车牌检测识别系统的实现方法基于深度学习的车牌检测识别系统实现方法主要包括以下几个步骤：1. 数据集准备：收集大量包含车牌的图像数据，并进行标注，形成训练集和测试集。

2. 模型设计：设计深度学习模型，如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等，用于车牌定位、字符分割和字符识别。

基于MATLAB的车牌识别研究摘要汽车牌照自动识别系统是近几年发展起来的计算机视觉和模式识别技术在智能交通领域应用的重要研究课题之一。

在车牌自动识别系统中，首先要将车牌从所获得的图像中分割出来，这是进行车牌字符识别的重要步骤，定位准确与否直接影响车牌识别率。

本次毕业设计首先对车牌识别系统的现状和已有的技术进行深入的研究，在研究的基础上开发出一个基于MATLAB的车牌识别系统，通过编写M文件，对各种车辆图像处理方法进行分析、比较，提出了车牌预处理、车牌粗定位何静定位的方法。

本次设计采取的是基于边缘检测，先从经过边缘提取后的车辆图像中提取车牌特征，进行分析处理，从而初步定出车牌的区域，再利用车牌的先验知识和分布特征对车牌区域二值化图像进行处理，从而得到车牌的精确区域，并且取得了较好的定位结果。

关键词：识别率车牌定位二值化边缘检测AbstractThe subject of the automatic recognition of the most significant subiects that are improved from the connection of computer vision and pattren recognition .In LPSR ,the first step is for locating the license plate in the captured image which is very important for character recognition .The recognition correction rate of license plate is goverment by accurate degree of license plate location .The graduation project first in-depth study on the status of the license plate recognition systems and existing technology, on the basis of the study developed a matlab-based license plate recognition system, a variety of vehicles, image processing, through the preparation of the M-fileanalysis of the proposed license plate pretreatment, the positioning of the coarse license plate positioning Jing. The design is taken based on edge detection, start to extract the license plate characteristics after the vehicle image edge extraction, analysis and processing, which initially identified the license plate area, then use the prior knowledge and distribution characteristics of the license plate plate region binary image processing, resulting in a precise area of the license plate, and has made good positioning results.Key words: Recognition rate Location of the plate binary imageChecked up for the edge目录摘要 (1)前言 (4)第一章绪论 (5)1.1、课题研究背景和意义 (5)1.2、国内外研究概况及发展趋势 (6)1.3车牌定位的意义 (7)第二章MA TLAB简介 (8)2.1.MA TLAB发展历史 (8)2.2MA TLAB的语言特点 (9)第三章车牌定位 (11)3.1 车牌定位的主要方法 (11)3.1.1 基于直线检测的方法 (11)3.1.2 基于阈值化方法 (12)3.1.3 基于灰度边缘检测方法 (12)3.1.4 基于彩色图像的车牌定位方法 (13)3.2研究内容及实验方案 (14)3.2.1研究内容 (14)3.2.2 车牌识别系统研究的方案和方法 (14)3.3 图像的读取 (15)3.4 预处理及边缘提取 (17)3.4.1 图象的采集与转换 (17)3.4.2 图像预处理 (17)3.4.3 图像增强 (18)3.4.4灰度变换 (18)3.4.5 图象平滑的介绍 (20)3.4.6边缘检测 (21)3.4.7图像的腐蚀 (22)3.5 牌照的定位和分割 (23)3.5.1 牌照区域的定位和分割 (24)3.5.2 牌照区域的分割 (24)3.5.3车牌进一步处理 (24)3.6 图像边缘提取及二值化 (25)3.7 形态学滤波 (29)3.8 车牌提取 (31)第四章字符的分割与识别 (32)4.1 字符分割与归一化 (32)4.2 字符的识别 (33)总结和体会 (36)谢辞 (37)前言随着交通问题的日益严重，智能交通系统应运而生。

1引言随着我国交通迅速发展，人工管理方式已经逐渐不能满足实际的需要，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。

汽车牌照的自动识别技术已经得到了广泛应用。

通过对车辆牌照的正确认识，不仅可以实现交通流量的统计和查询，道路负荷的测定和管理，而且可以对肇事车辆、走私车辆、丢失车辆进行辨识和追查。

传统的方法是在设定的路口派专人进行观察和笔录，因此工作强度大、统计繁杂、效率低、准确性差。

因而对车辆牌照自动识别技术的研究和应用系统开始具有重要的意义。

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。

MATLAB是一种强大的数值计算功能的编程工具，在图像处理、信号处理、神经网络中都有着广泛的应用。

其数据类型最大的特点是每一种类型都以数组为基础，从数组中派生出来。

其所提供的强大的矩阵运算功能。

如特征值和特征向量的计算、矩阵求逆灯都可以直接通过MATLAB提供的函数求出。

MATLAB还提供了小波分析、图像处理、信号处理、虚拟现实、神经网络等的工具包。

其中，图像处理工具包提供了许多可用于图像处理的相关函数。

按功能可以分为图像显示；图像文件输入与输出；几何操作；像素值和统计；图像分析与增强；图像铝箔；线性二维滤波器设计；图像变换；领域和块操作；二值图像操作；颜色映射和颜色空间转换；图像类型和类型转换；工具包参数获取和设置等。

基于此，用MATLAB软件编程来实现每一个部分,最后识别出汽车牌照，有很大的优势。

在研究的同时对其中出现的问题进行了具体分析，处理。

2车牌定位2.1预处理及边缘提取图2 预处理及边缘提取流程图2.1.1图象的采集与转换考虑到现有牌照的字符与背景的颜色搭配一般有蓝底白字、黄底黑字、白底红字、绿底白字和黑底白字等几种，利用不同的色彩通道就可以将区域与背景明显地区分出来，例如，对蓝底白字这种最常见的牌照，采用蓝色 B 通道时牌照区域为一亮的矩形，而牌照字符在区域中并不呈现。

基于MATLAB的车牌自动识别技术研究1、本文概述随着技术的快速发展和智能时代的到来，自动驾驶、智能交通系统等领域的研究和应用逐渐成为全球热点。

在这些领域，汽车牌照的自动识别技术起着至关重要的作用。

汽车牌照自动识别技术作为车辆的唯一标识，不仅可以提高交通管理效率，还可以为车辆跟踪、违章记录等提供有力支持。

本文旨在通过对相关算法和技术的深入探索，研究基于MATLAB的汽车牌照自动识别技术，为实际应用提供理论支持和技术指导。

本文首先阐述了车牌自动识别技术的研究背景和意义，指出其在智能交通系统中的重要地位。

随后，文章回顾了国内外该领域的研究现状和发展趋势，分析了现有技术的优缺点，为后续研究提供了理论支持。

在此基础上，重点介绍了基于MATLAB的车牌自动识别技术的实现过程，包括预处理、车牌定位、字符分割、字符识别等关键环节。

通过对这些方面的详细阐述，展示了MATLAB在车牌识别技术中的强大功能和优势。

本文还对所提出的算法和技术进行了实验验证和性能分析，并通过对比实验和实际应用案例验证了所提出算法的有效性和实用性。

展望了车牌自动识别技术的未来发展方向，为相关领域的研究人员提供了有益的参考和启示。

通过本文的研究，我们希望能为车牌自动识别技术的发展和推广做出贡献，推动智能交通系统的进一步发展，为人们的出行和生活带来更方便、更安全的体验。

2、车牌自动识别技术综述车牌自动识别（ALPR）是一项利用图像处理、模式识别、人工智能等技术自动捕获、识别和提取车牌的关键技术。

随着智能交通系统的发展，车牌自动识别技术已广泛应用于交通管理、车辆跟踪、违章记录、停车场管理等领域。

车牌自动识别技术主要包括四个步骤：图像预处理、车牌定位、字符分割和字符识别。

图像预处理用于提高图像质量，减少噪声干扰，并为后续步骤提供清晰稳定的图像。

车牌定位是使用算法在预处理的图像中定位车牌的位置，为后续的字符分割提供准确的车牌区域的过程。

字符分割是将车牌中的字符逐一分割，为字符识别中的单个字符提供输入的过程。