下载文档原格式
车牌识别原理
车牌识别是指通过图像处理和模式识别技术，对车辆的车牌进行自动识别和文字提取的过程。
其原理可以概括为以下几个步骤：
1. 图像预处理：从摄像头获取的图像需要进行预处理，包括去噪、灰度化、二值化等操作。
去噪主要是为了减少图像中的干扰信息，而灰度化和二值化则是将图像转换为黑白二值图，方便后续处理。
2. 车牌定位：在经过预处理后的图像中，需要找到车牌所在的位置。
常用的方法有基于边缘检测、颜色分析和形状匹配等。
边缘检测可以提取图像中的边缘信息，颜色分析可以根据车牌的颜色特性进行筛选，形状匹配可以通过匹配车牌的形状特征来定位。
3. 字符分割：在定位到车牌后，需要将车牌上的字符进行分割。
常见的方法有基于边缘投影和垂直投影的字符分割算法。
边缘投影是通过检测字符边缘的变化情况来实现分割，垂直投影则是通过统计字符列中像素的数量来实现分割。
4. 字符识别：分割后得到的单个字符需要进行识别。
字符识别主要是通过模式识别技术，例如用神经网络、SVM等算法进
行训练和匹配。
训练集中包含了各种不同字符的样本，识别时将样本与待识别字符进行比对，找到最匹配的字符。
5. 结果输出：识别出的字符需要进行校验和整理，确保识别准
确无误。
最后将识别结果输出为文字或数字，用于后续的车辆管理和系统应用。
综上所述，车牌识别主要通过图像预处理、车牌定位、字符分割、字符识别和结果输出等步骤实现对车牌的自动识别和文字提取。
通过不同的算法和技术优化，可以提高识别的准确率和实时性，提升车牌识别系统的性能和可靠性。
车牌识别中的图像提取和分割算法
邹星
【期刊名称】《重庆理工大学学报（自然科学版）》
【年(卷),期】2009(023)008
【摘要】在对车牌图像中的几种主流字符提取、分割的方法进行分析、比较的基础上,对车牌图像先应用形态学中的开运算增强,再选择自适应阈值并进行二值化,以连通区域法为基础,结合投影法、固定边界法进行分割.结果表明,这种策略在增强图像分割效果的基础上,加快了图像处理速度.
【总页数】6页(P19-23,28)
【作者】邹星
【作者单位】重庆三峡学院,物理与电子工程学院,重庆,万州,404000;重庆大学,计算机学院,重庆,400044
【正文语种】中文
【中图分类】TP314.4
【相关文献】
1.车牌识别(LPR)中的图像提取及分割 [J], 刘智勇;刘迎建
2.基于车牌识别的图像提取及分割技术分析 [J], 靳泽琪
3.基于改进自适应图像分割算法的车牌识别技术研究 [J], 刘智
4.车牌识别中的图像提取及分割算法 [J], 张禹;马驷良;韩笑;张忠波
5.基于灰色系统和分水岭优化算法在解决图像提取与分割中的研究 [J], 宋妙然;李子豪;魏泽涵
因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
车牌的定位与分割实验报告一实验目的针对交通智能系统所拍摄的汽车图片，利用设定的算法流程，完成对汽车车牌部分的定位，分割车牌部分，并完成字符的分割，以便于系统的后续分析及处理。
二实验原理详见《车牌的定位与字符分割》论文。
三概述1一般流程车牌自动识别技术大体可分为四个步骤：图像预处理、车牌定位与分割、车牌字符的分割和车牌字符识别。
而这四个步骤又可归结为两大部分：车牌分割和车牌字符识别。
图1-1为车牌自动识别技术的一般流程图。
2本实验的流程（1）图像预处理：图像去噪（2）车牌的定位：垂直边缘检测（多次）形态学处理的粗定位合并邻近区域结合车牌先验知识的精确定位（3）车牌预处理：车牌直方图均衡化倾斜校正判定（蓝底白字或者黄底黑字）归一化、二值化（4）字符的分割：垂直投影取分割阈值确定各个字符的左右界限（结合字符宽度、间隔等先验知识）分割字符四实验过程4.1图像预处理4.1.1图像去噪一般的去噪方法有：空间域上的均值滤波和中值滤波；频率域上的巴特沃斯滤波器。
图4-1是各滤波器处理椒盐噪声的效果。
a．被椒盐噪声污染的图片 b.均值滤波的效果图 c.中值滤波的效果图 d.BLPF的效果图图4-1 各滤波器处理椒盐噪声的仿真可见，中值滤波对椒盐噪声的处理效果极好，而一般所拍摄的图片上最多的便是孤立的污点，所以此处以中值滤波为主进行去噪。
图4-2是采用中值滤波处理实际汽车图片的效果。
a.原始图像b.灰度图像c.中值滤波后的图像图4-2 中值滤波处理实际汽车图片的效果很显然，经过中值滤波后去除了原图上的部分污点。
4.1.2图像复原由于通常情况下都不知道点扩展函数，所以我们采用基于盲解卷积的图像复原策略。
图4-3~4-7图是函数进行盲解卷积的实验结果，其中图4-3是图像cameraman 的模糊图像。
图4-3 模糊图像在盲解卷积处理中，选择适当大小的矩阵对恢复图像的效果很重要。
PSF的大小比PSF的值更重要，所以首先指定一个有代表性的全1矩阵作为初始PSF。
【车牌识别】-车牌中字符分割代码详解车牌识别项⽬中，关于字符分割的实现：思路： 1. 读取图⽚，使⽤ cv2 。
2. 将 BGR 图像转为灰度图，使⽤ cv2.cvtColor( img,cv2.COLOR_RGB2GRAY) 函数。
3. 车牌原图尺⼨(170, 722) ，使⽤阈值处理灰度图，将像素值⼤于175的像素点的像素设置为 255 ，不⼤于175的像素点的像素设置为0 。
4.观察车牌中字符，可以看到每个字符块中的每列像素值的和都不为 0 ，这⾥做了假设，将左右结构的省份简写的字也看作是由连续相邻的列组成的，如 “ 桂 ” 。
5. 对于经过阈值处理的车牌中的字符进⾏按列求像素值的和，如果⼀列像素值的和为 0，则表明该列不含有字符为空⽩区域。
反之，则该列属于字符中的⼀列。
判断直到⼜出现⼀列像素点的值的和为0，则这这两列中间的列构成⼀个字符，保存到字典character_dict 中，字典的 key 值为第⼏个字符 ( 下标从0开始 )，字典的value值为起始列的下标和终⽌列的下标。
character_dict 是字典，每⼀个元素中的value 是⼀个列表记录了夹住⼀个字符的起始列下标和终⽌列下标。
6. 之后再对字符进⾏填充，填充为170*170⼤⼩的灰度图（第三个字符为⼀个点，不需要处理，跳过即可。
有可能列数不⾜170，这影响不⼤）。
7. 对填充之后的字符进⾏resize，处理成20*20的灰度图，然后对字符分别进⾏存储。
代码实现：1### 对车牌图⽚进⾏处理，分割出车牌中的每⼀个字符并保存2# 在本地读取图⽚的时候，如果路径中包含中⽂，会导致读取失败。
34import cv25import paddle6import numpy as np7import matplotlib.pyplot as plt8#以下两⾏实现了在plt画图时，可以输出中⽂字符9 plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']10 plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False111213# cv2.imread() 读进来直接是BGR 格式数据，数值范围在 0~255 。
一种简易的车牌定位及字符分割方法摘要：针对车牌识别技术中车牌定位及字符分割所存在各种问题，本文诣在运用数学形态学、radon变换理论，结合现有的车牌识别技术，提出了一种新的算法。
一定程度上提高了车牌识别的准确率，加快识别速度。
在研究的同时对其中出现的干扰问题进行了具体分析，处理。
关键字：车牌定位；字符分割；二值形态学Abstract: To solve some problems in vehicle license plate location and character segmentation in the vehicle license plate recognition system, mathematical morphology, radon transform theory and the existing license plate recognition technology were combined and introduced in this paper. This paper presents a new algorithm，to some extent improved the accuracy of license plate recognition, speed up the recognition speed. A variety of interference is a detailed analysis and processing in this algorithm.Key words: vehicle license plate location; character segmentation; Binary Morphology1前言随着社会工业化的快速发展，一些如城市道路、收费站、停车场等场所的交通密度日益增加，这对交通控制、安全管理的要求也日益提高。
1 绪论1.1 背景介绍为了实现车牌字符识别，通常要经过车牌位置检测、车牌字符分割和字符识别三个关键步骤。
车牌位置检测是根据车牌字符目标区域的特点，寻找出最符合车牌特征的区域。
车牌字符分割就是在车牌图像中找出所有字符的上下左右边界，进而分割出每个车牌字符。
在实际应用中，车牌字符分割的效果对车牌字符识别正确率会产生很大的影响，由于车牌图像亮度不均、尺度变化、透视失真、字符不完整等因素，使图像质量存在较大差异，进而影响图像分割的效果，因此车牌字符分割这一技术仍然具有很大的研究意义。
在实际的监控场景中，车牌图像的透视失真通常是由于拍摄视角的变化或车辆位置的移动，相机光轴偏离车牌平面的法线方向造成的。
由于车牌图像在整幅图像中占有较小的比例，所以车牌图像几何校正主要工作是校正车牌图像的旋转和剪切失真。
旋转投影法和直线拟合法是两种主要的偏斜校正方法。
旋转投影法是为了获取垂直倾斜角，即将车牌图像穷举逐个角度进行剪切变换，然后统计垂直投影数值为0的点数，得到最大值对应的角度。
这种方法受背景区域的干扰比较大。
另一种方法是直线拟合车牌字符的左边界点从而获得垂直倾斜角，该方法为直线拟合法。
该方法并没有逐个角度对车牌图像进行剪切变换，从左边界点拟合出的直线通常不能真正用来代表车牌的垂直倾斜方向，检测出的角度存在较大误差，且字符左侧噪声对角度检测干扰太大，鲁棒性较差。
因此找到一种更准确和迅速的车牌垂直倾斜矫正方法是十分重要的。
通过得到最小的字符投影点坐标方差，得到另一种车牌垂直矫正方法。
首先将车牌字符图像进行水平校正，根据字符的区域的上下边界，将车牌字符进行粗分割。
然后将剪切变换后的字符点进行垂直偷用。
当得到投影点最想左边方差时，便能导出两类剪切角闭合表达是，最后便是确定垂直投影的倾斜角并对此进行校正。
投影法是目前最常用的车牌分割算法之一，其算法简单并且计算复杂度低。
该方法的核心思想是将车牌图像进行水平投影和垂直投影，利用峰谷特征来定位车牌字符的上下左右边界。
车牌识别中的号码分割方法刘聪074301027车牌拍照自动识别技术是实现车辆身份自动识别的一种途径。
是近年来计算机视觉与模式识别技术在智能交通领域应用的重要研究课题之一。
因为车辆牌照号码和车辆是一一对应的，如同居民身份证和每个公民的关系一样，因此车辆牌照字符自动识别系统可用于一切需要对车辆进行管理的场合，比如公路收费站、停车场、十字路口等交通关卡等处，对于道路交通、园区和停车场车辆管理具有巨大的经济价值和现实意义。
车牌识别方法可以分为3个部分:车牌定位;车牌字符分割;车牌字符识别.这3部分紧密相关，每一步的输出都将作为下一步处理的输入，因此每一步的精确度都直接影响下一步的工作，从而影响车牌识别的最终结果。
首先要输入原始图像，从原始图像中确定车牌的相对位置，，完成对车牌的倾斜度校正；从提取的图像中切分出单个字符；最后输出车牌号码的字符串。
其中车牌字符的正确分割是进行下一步车牌字符识别的基础，目前常用的方法有如下几种：(1)车牌区域纹理特征的方法。
这种方法是利用车牌区域字符和底色具有不同的灰度特征从而进行边框去除和字符分割的方法。
(2)基于数学形态学的方法。
利用形态学的腐蚀和膨胀，将车牌字符区域组成连通域的方法去除边框，再进一步采用字符连通域的形式进行字符切分。
(3)基于Hough变换的字符分割方法。
还有人完全利用Hough变换，寻找车牌字符的上下边界，再结合车牌字符的排列特征进行字符的分割。
在得到一个或几个车牌区域后，先将其分割为单个的字符，然后进行单个字符的识别.传统的方法是使用投影法进行分割.先统计定位出的车牌区域的直方图，然后将统计值等于。
的几列中的一列作为分割的界限.这种分割方法实现起来比较简单，但是适应性很差，在预处理效果不好的情况下，很难有满足条件的列.而为了获取满足传统方法的条件，只有增加预处理的条件.因此，处理完后的图像不可避免地损失一部分有用信息，为进一步的处理造成不必要的困难，还可能引入额外误差.并且，在车牌倾斜的角度比较大或被拍摄车牌上的字符比较密集时，投影的方法从本质上失去了意义.为了避免上述两种弊端，采用一种新方法分割单个字符.该方法既可从一定程度上消除了预处理效果较差带来的影响，又可从根本上解决了倾斜车牌分割的间题.为了说明该方法的效果，使用了一个有较大倾斜角度的车牌做试验，如图3所示.首先，按照上一个步骤中精确定位车牌位置的方法，确定各个连通区域，去掉矩形区域中一些不可能是字符区域部分，例如宽度过大(约大于1/7车牌)或是连通区域中像素的个过少的区域，然后做出剩余各个连通区域的外接矩形，选取高和宽比值最为接近的4个连通区域，如图d所示.通过研究发现，车牌在正常或倾斜的情况下，(这种倾斜的情况包括车牌本身倾斜或由于拍摄的角度造成的倾斜)，车牌上各个字符的顶点实际上是在一条直线上，而大部分的数字、字母的结构是上下、左右基本对称的，所以各个数字和字母的中心也基本在一条直线上.因此，依据各连通区域的信息拟合一条直线可以取各连通区域的中点，也可以取各连通区域的最高和最低点拟合这条直线，在多数情况下，能够得到较好的拟合效果.利用拟合出的1条或2条直线，就能够比较准确地确定车牌上字符的上下边界.图c中所示的2条直线就是利用字符的上边缘和下边缘拟合出来的.假设拟合的直线斜率为k，则所有字符的外接矩形与这条直线的相交角度是相同的.从图d中的4个矩形中任意选取一个，将其假定为字符的大小，然后将这个矩形沿斜率为k的直线来回运动，按照车牌字符分布的特点，这个矩形框应该可以包含每一个字符.由此可提取每一个字符，因为如果将汉字看作连通区域，1个汉字则是由几个连通区域组成，而这个矩形框恰好可以将这些连通区域包含在内.并且像1这个高和宽的比值与其他的字符不同的数字，也能借助拟合的直线解决这一问题.本系统并未对倾斜的字符进行矫正，因为经研究发现，车牌上的字符因倾斜会产生一定程度的变形，但是这种变形并非是在二维空间上产生的.因此对其进行矫正仍有一定的困难.所以，对于倾斜字符的识别，可以通过在下一步中加大训练集解决.。
YOLOv5车牌识别实战教程：字符分割与识别5.1 字符分割在实际应用中，识别车牌的字符是很重要的。
为了实现字符分割，我们可以采用以下方法：1.投影法：通过计算车牌图像在水平和垂直方向上的投影直方图，确定字符的边界。
以下是一个简单的投影法实现：import cv2import numpy as npdef projection_segmentation(plate_image, direction='horizontal'):assert direction in ['horizontal', 'vertical'], 'Invalid direction' gray_image = cv2.cvtColor(plate_image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)binary_image = cv2.adaptiveThreshold(gray_image, 255,cv2.ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C, cv2.THRESH_BINARY_INV, 11, 2)if direction == 'horizontal':histogram = np.sum(binary_image, axis=1)else:histogram = np.sum(binary_image, axis=0)threshold = np.max(histogram) * 0.5peaks = np.where(histogram > threshold)[0]start, end = peaks[0], peaks[-1]if direction == 'horizontal':return plate_image[start:end, :]else:return plate_image[:, start:end]复制代码1.轮廓法：通过检测二值化车牌图像的轮廓，然后根据轮廓的位置和形状筛选出字符。
