一种简易车牌识别算法及其实现

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。

通过计算机视觉技术实现车牌识别的方法介绍车牌识别是一种应用广泛的计算机视觉技术，它可以通过图像处理和模式识别算法，将车辆的车牌信息自动提取出来。

随着计算机视觉技术的不断发展，车牌识别技术已经成为智能交通系统、停车管理系统、安防监控系统等领域中不可或缺的一部分。

本文将介绍一种基于计算机视觉技术实现车牌识别的方法。

首先，车牌识别的流程可以分为图像获取、图像预处理、车牌定位、字符分割和字符识别等几个步骤。

其中，图像获取是车牌识别的第一步，可以通过摄像机、监控摄像头等设备来获取车辆图像。

在图像预处理阶段，主要是对图像进行去噪、增强等操作，以提高后续步骤的准确性。

常用的图像预处理算法包括灰度化、直方图均衡化、滤波等。

接下来是车牌定位，即在预处理后的图像中准确定位到车牌区域。

车牌通常具有一定的几何特征，如宽高比、颜色、边缘等，可以利用这些特征来进行定位。

常用的车牌定位算法有基于颜色特征的方法、基于纹理特征的方法等。

在车牌定位之后，需要对车牌进行字符分割，将车牌中的字符分割开来。

字符分割是车牌识别过程中一个关键的步骤，准确的字符分割可以提高后续字符识别的准确性。

常用的字符分割算法有基于连通区域的方法、基于边缘检测的方法等。

最后，是字符识别，即对分割后的字符进行识别。

字符识别可以采用基于模板匹配、基于统计模型、基于深度学习等不同的方法。

其中，基于深度学习的字符识别方法，如卷积神经网络（CNN）等，在最近几年取得了很大的突破，能够达到较高的识别准确率。

除了上述几个基本步骤外，还有一些其他的技术可以辅助车牌识别，如目标跟踪、光照补偿等。

目标跟踪可以在车辆行驶过程中对车牌进行实时跟踪，光照补偿可以解决光照变化对车牌识别结果的影响。

总的来说，通过计算机视觉技术实现车牌识别需要经过图像获取、图像预处理、车牌定位、字符分割和字符识别等多个步骤。

每个步骤都有不同的算法和技术可以选择，根据具体的应用场景和需求来设计和优化车牌识别系统。

本科生毕业设计（论文）题目：车牌识别系统的设计与实现毕业设计（论文）原创性声明和使用授权说明原创性声明本人郑重承诺：所呈交的毕业设计（论文），是我个人在指导教师的指导下进行的研究工作及取得的成果。

尽我所知，除文中特别加以标注和致谢的地方外，不包含其他人或组织已经发表或公布过的研究成果，也不包含我为获得及其它教育机构的学位或学历而使用过的材料。

对本研究提供过帮助和做出过贡献的个人或集体，均已在文中作了明确的说明并表示了谢意。

作者签名：日期：指导教师签名：日期：使用授权说明本人完全了解大学关于收集、保存、使用毕业设计（论文）的规定，即：按照学校要求提交毕业设计（论文）的印刷本和电子版本；学校有权保存毕业设计（论文）的印刷本和电子版，并提供目录检索与阅览服务；学校可以采用影印、缩印、数字化或其它复制手段保存论文；在不以赢利为目的前提下，学校可以公布论文的部分或全部内容。

作者签名：日期：学位论文原创性声明本人郑重声明：所呈交的论文是本人在导师的指导下独立进行研究所取得的研究成果。

除了文中特别加以标注引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写的成果作品。

对本文的研究做出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。

本人完全意识到本声明的法律后果由本人承担。

作者签名：日期：年月日学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定，同意学校保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和借阅。

本人授权大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文。

涉密论文按学校规定处理。

作者签名：日期：年月日导师签名：日期：年月日注意事项1.设计（论文）的内容包括：1）封面（按教务处制定的标准封面格式制作）2）原创性声明3）中文摘要（300字左右）、关键词4）外文摘要、关键词5）目次页（附件不统一编入）6）论文主体部分：引言（或绪论）、正文、结论7）参考文献8）致谢9）附录（对论文支持必要时）2.论文字数要求：理工类设计（论文）正文字数不少于1万字（不包括图纸、程序清单等），文科类论文正文字数不少于1.2万字。

2022年 1月 January 2022Digital Technology &Application 第40卷 第1期Vol.40 No.1数字技术与应用180中图分类号:TP391 文献标识码:A 文章编号:1007-9416(2022)01-0180-03DOI:10.19695/12-1369.2022.01.58车牌自动识别系统的设计与实现兰州职业技术学院 梁宏炜随着人工智能技术的迅猛发展，文字识别、图像识别技术都得到了快速的发展，这也为开发车牌自动识别提供了技术支持。

本系统运用先进的图像处理、模式识别和人工智能技术，能够即时精准地快速识别出车牌中包含的所有的汉字、数字和字母，并直接提供识别结果，从而使得对于机动车辆的自动化监控和管理成为了现实。

本系统采用Visual C#作为开发平台，结合开源、跨平台的计算机视觉库OpenCV搭建了交叉编译环境，采用模块化的设计理念，利用模块化的编程方法对各个基本功能模块进行设计与开发，得到了一套可视化的车牌自动识别系统软件。

该软件系统密切贴合生活，可以克服多种环境干扰因素，快速高效地完成各种车牌的自动识别。

车牌自动识别系统是计算机视觉、图像处理和模式识别的研究热点，是中国智慧交通的重要组成部分。

可以进行交通流量检测，车辆定位，高速公路收费和汽车防盗的自动化监管。

对于保障城市治安和道路交通安全，防止交通拥堵，实现智慧交通具有现实的积极意义。

尤其是在疫情防控期间，更要求对一些特殊停车场所、大院及政府机关、居民小区进行严密的车辆管理，对机动车外出时段实施严密监控，对各类车辆进行零接触的登记和识别，提高安全管理水平及管理效率。

1 系统设计原理车牌自动识别通过视频采集接口，抓拍在道路上行驶的汽车图片以实现车牌号码的车辨识，然后对动态采集到的图片经过预处理技术以克服图像干扰，从而提高了辨识效率。

收稿日期:2021-11-05作者简介:梁宏炜(1978—),女,甘肃兰州人,研究生,讲师,研究方向:软件技术。

目录摘要 (Ⅰ)Abstract (II)1 绪论 (1)1。

1 课题的来源及意义 (1)1.2 课题主要研究的问题 (2)1。

3 系统设计的目标及基本思路 (2)1.3.1 设计目标 (2)1.3。

2 基本思路 (3)2 图像预处理 (4)2.1 汽车牌照的特征 (4)2。

2 灰度变换 (5)2.3 图像增强 (6)2.4 图像边缘提取及二值化 (7)2。

4。

1 图像边缘提取 (7)2。

4.2 灰度图像二值化 (14)2。

5 形态学滤波 (15)3 车牌定位方法研究 (19)3.1 车牌定位常用方法介绍 (19)3.1.1 基于纹理特征分析的定位方法 (19)3。

1。

2 基于数学形态学的定位方法 (19)3.1。

3 基于边缘检测的定位方法 (19)3.1。

4 基于小波分析的定位方法 (19)3.1。

5 基于图像彩色信息的定位方法 (20)3。

2 基于行扫描灰度跳变分析的车牌定位方法 (20)4 车牌识别方法研究 (22)4。

1 牌照区域的分割和图像进一步处理 (22)4.1.1牌照区域的分割 (22)4。

1.2车牌进一步处理 (22)4.2 字符的分割与归一化 (23)4.2。

1字符分割 (23)4。

2。

2字符归一化 (24)4.3 字符的识别 (24)5 总结与展望 (27)5。

1 总结 (27)5.2心得体会 (27)5。

3展望 (28)致谢 (29)参考文献 (30)附录一 (31)摘要车牌识别系统作为智能交通系统的一个重要组成部分，在交通监控中占有很重要的地位.车牌识别系统可分为图像预处理、车牌定位和字符识别3个部分,其中车牌定位作为获得车辆牌照图像的重要步骤，是后续的字符识别部分能否正确识别车牌字符的关键环节。

车牌定位系统实现对车辆牌照进行定位的功能，即从包含整个车辆的图像中找到车牌区域的位置，并对该车牌区域进行定位显示,将定位信息提供给字符识别部分。

针对车牌本身固有的特征，本文首先介绍了在车牌定位过程中常用的几种数字图像处理技术：图像的二值化处理、边缘检测和图像增强等。

智能交通系统中的车牌识别算法及其实现智能交通系统已经成为现代城市交通管理的重要组成部分，为了实现交通的智能化和高效化，车牌识别技术作为其中的重要一环发挥着关键作用。

本文将介绍智能交通系统中常用的车牌识别算法及其实现方式，以帮助读者了解车牌识别技术的原理和应用。

一、车牌识别算法的原理车牌识别算法主要是将车牌图像进行处理、分割和字符识别等步骤，以得到正确的车牌信息。

以下是车牌识别算法中常用的一些原理：1. 图像预处理：对车牌图像进行去噪、增强和灰度化等处理，以提高图像的质量和模糊度，为后续的处理步骤提供更好的输入。

2. 车牌定位：通过图像处理技术和特征提取，将含有车牌的区域从整个图像中定位出来。

常用的方法包括边缘检测、颜色分割和形态学处理等。

3. 字符分割：将定位到的车牌进行字符分割，将每个字符分离出来，以便后续的字符识别。

字符分割是车牌识别算法中最关键的一步，通常需要通过统计特征、边缘检测和投影法来实现。

4. 字符识别：对分割出来的每个字符进行特征提取和模式识别，以识别出每个字符的内容。

常用的方法包括模板匹配、神经网络和支持向量机等。

二、基于深度学习的车牌识别算法实现近年来，基于深度学习的车牌识别算法在智能交通系统中得到了广泛应用。

以下是基于深度学习的车牌识别算法实现的一般步骤：1. 数据集准备：收集大量标注的车牌图像，并进行数据清洗和预处理，以确保训练模型的数据质量和多样性。

2. 模型选择：选择合适的深度学习模型，如卷积神经网络（CNN）或循环神经网络（RNN），用于车牌识别任务。

3. 模型训练：使用准备好的数据集对深度学习模型进行训练，通过反向传播算法不断优化模型参数，以提高识别准确率。

4. 模型评估：使用另外一组独立的测试数据对训练好的模型进行评估，统计准确率、召回率和F1-score等指标，以评估模型的性能。

5. 模型部署：将训练好的模型部署到智能交通系统中，对实时图像进行车牌识别。

可以使用GPU等硬件加速技术，以提高实时性能。

智能交通中的车牌识别技术教程车牌识别技术是智能交通系统的核心组成部分，它能够准确地识别和识别各种车牌信息，提高交通管理、追踪逃犯和车辆追踪等方面的效率。

本篇文章将为您详细介绍智能交通中的车牌识别技术，并提供一份教程，包括车牌识别的原理、流程以及常用的车牌识别算法。

一、车牌识别的原理车牌识别技术基于计算机视觉和模式识别领域的相关理论和方法。

其原理可以分为以下几个步骤：1. 图像获取：智能交通系统通过摄像机、雷达等设备，将车辆的图像或视频信息获取到计算机中。

2. 图像预处理：对输入的图像进行去噪、增强、边缘检测等操作，以便后续的车牌定位和字符识别。

3. 车牌定位：通过图像处理算法，找到图像中可能存在的车牌区域，并进行定位和裁剪操作，获取到车牌图像。

4. 字符分割：对得到的车牌图像进行字符的分割，将每个字符单独提取出来，便于后续的字符识别。

5. 字符识别：将分割得到的字符输入到字符识别算法中，识别出每个字符的具体内容。

6. 车牌识别结果输出：根据字符识别的结果，将识别到的车牌信息输出到智能交通系统中，进行后续的处理和应用。

二、车牌识别的流程下面是一般的车牌识别流程：1. 图像获取。

通过摄像机或视频设备，获取车辆的图像或视频信息，传输到计算机系统中。

2. 图像预处理。

对输入的图像进行去噪、增强、边缘检测等操作，以便后续的车牌定位和字符识别。

3. 车牌定位。

通过图像处理算法，找到图像中可能存在的车牌区域，并进行定位和裁剪操作，获取到车牌图像。

4. 字符分割。

对得到的车牌图像进行字符的分割，将每个字符单独提取出来，便于后续的字符识别。

5. 字符识别。

将分割得到的字符输入到字符识别算法中，识别出每个字符的具体内容。

6. 车牌识别结果输出。

根据字符识别的结果，将识别到的车牌信息输出到智能交通系统中，进行后续的处理和应用。

三、常用的车牌识别算法1. 基于颜色特征的算法：该算法利用车牌在颜色上的特殊性，如白色底板、黑色字体，并结合图像分割和模式识别技术，实现车牌区域的定位和字符的识别。

车牌识别系统设计与实现车牌识别系统是一种基于计算机视觉技术的智能交通系统，它可以通过图像识别技术快速识别车辆的车牌号码，实现自动化的车辆管理和监控。

在交通管理、智慧城市等方面有广泛的应用。

本文将从车牌识别系统的设计和实现两个方面来介绍该系统的基本原理和实际应用。

一、车牌识别系统的设计原理车牌识别系统主要由图像采集、图像处理、车牌检测、字符分割、字符识别等几个模块组成，下面我们将根据这几个模块分别介绍车牌识别系统的设计原理。

1. 图像采集图像采集是车牌识别系统的第一步，它是指通过摄像头等设备采集原始的车辆图像，并进行一定的预处理，使得后续的图像处理步骤能够更加准确地识别车牌信息。

在图像采集过程中，需要考虑光线、角度、分辨率等因素对图像质量的影响，并针对不同的场景设置不同的参数。

2. 图像处理图像处理是车牌识别系统中最重要的环节之一，它包括图像增强、图像去噪、车辆检测等多个步骤。

在图像增强方面，可以采用灰度化、直方图均衡化、滤波等方法对图像进行处理，提高图像质量。

在去噪方面，可以采用中值滤波、高斯滤波等方法去除图像中的噪声。

在车辆检测方面，可以通过背景建模、二值化等方法区分车辆和背景，减少误检率。

3. 车牌检测车牌检测是车牌识别系统中最核心的一个步骤，它是指通过图像处理技术识别车辆图像中的车牌区域，并剥离出车牌的图片。

在车牌检测过程中，需要考虑车牌的大小、形状、位置等因素，并采用多阶段的检测策略，提高车牌检测的准确率。

4. 字符分割字符分割是指将车牌图片中的字符部分分割出来，为后续的字符识别做准备。

在字符分割过程中，需要考虑字符之间的间隔、大小等因素，并采用基于形态学等算法对字符进行分割。

5. 字符识别字符识别是车牌识别系统中最后的一个步骤，它是指识别分割出来的字符，将其转化为能够被计算机识别的数字或者字母。

在字符识别过程中，可以采用基于分类器、神经网络等算法，同时考虑字符的形状、颜色等特征，提高识别精度。

车牌定位与车牌字符识别算法的研究与实现一、本文概述随着智能交通系统的快速发展，车牌识别技术作为其中的核心组成部分，已经得到了广泛的应用。

车牌定位与车牌字符识别作为车牌识别技术的两大关键环节，对于实现自动化、智能化的交通管理具有重要意义。

本文旨在探讨和研究车牌定位与车牌字符识别的相关算法，并通过实验验证其有效性和可行性。

本文首先对车牌定位算法进行研究，分析了基于颜色、纹理和边缘检测等特征的车牌定位方法，并对比了各自的优缺点。

随后，本文提出了一种基于深度学习的车牌定位算法，通过训练卷积神经网络模型实现对车牌区域的准确定位。

在车牌字符识别方面，本文介绍了传统的模板匹配、支持向量机（SVM）和深度学习等识别方法，并对各种方法的性能进行了比较。

在此基础上，本文提出了一种基于卷积神经网络的字符识别算法，通过训练模型实现对车牌字符的准确识别。

本文通过实验验证了所提出的车牌定位与车牌字符识别算法的有效性和可行性。

实验结果表明，本文提出的算法在车牌定位和字符识别方面均具有较高的准确率和鲁棒性，为车牌识别技术的实际应用提供了有力支持。

本文的研究不仅对车牌识别技术的发展具有重要意义，也为智能交通系统的进一步推广和应用提供了有益参考。

二、车牌定位算法的研究与实现车牌定位是车牌字符识别的前提和基础，其主要任务是在输入的图像中准确地找出车牌的位置。

车牌定位算法的研究与实现涉及图像处理、模式识别等多个领域的知识。

车牌定位算法的研究主要集中在两个方面：一是车牌区域的粗定位，即从输入的图像中大致找出可能包含车牌的区域；二是车牌区域的精定位，即在粗定位的基础上，通过更精细的处理，准确地确定车牌的位置。

在车牌粗定位阶段，常用的方法包括颜色分割、边缘检测、纹理分析等。

颜色分割主要利用车牌特有的颜色信息，如中国的车牌一般为蓝底白字，通过颜色空间的转换和阈值分割，可以大致找出可能包含车牌的区域。

边缘检测则主要利用车牌边缘的灰度变化信息，通过算子如Canny、Sobel等检测边缘，从而定位车牌。