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文档简介

1、n班班级级：测测控技控技术与仪术与仪器器1班班n学学生：曾星宇生：曾星宇n指指导导老老师师：程：程跃跃 1、设计的原理 硬件部分包括系统触发、图像采集，软件部分包括图像预处理、车牌位置提取、字符分割、字符识别四大部分2、设计方案：不切为单个字符为特色 车牌定位是最关键步骤，本设计主要采用HSL模式下颜色阈值及形态学处理来实现的。车牌识别算法采用的是模板匹配法。均通过LABVIEW视觉助手实现3、为什么使用LABVIEW来开发 1、LABVIEW是图形化编程，可视化程度非常高，对编程基础要求低。2、LABVIEW提供专门的视觉助手（NI VISION ASSITANT）,开发人员无需编程，即能快

2、速完成视觉应用系统的模型建立直接设置相关参数。4.1 车牌识别过程读取、并自定义大小 本设计统一定义为1024*768大小由于LABVIEW的后续图像处理区域随图像大小的改变而改变，所以要将大小归一化4.2车牌区域初步定位4.2车牌区域初步定位H: Hue 色相 S：Saturation 饱和度L:Luminauce 明度HSL色彩模式,为图像中每一个像素的HSL分量分配一个0255范围内的强度值。HSL图像只使用三种通道，就可以使它们按照不同的比例混合，在屏幕上重现16777216种颜色常见的颜色模式有RGBH:140-170 S：80-255 L：0-255 分析优秀定位得出结果Conve

3、x Hull：凸包，图形学中的概念：处理后粒子没有凹下去的地方数学形态学的基本思想是用具有一定形态的结构元素去量度和提取图像中的对应形状以达到对图像分析和识别的目的aotu median: 自动中值处理，滤去小的粒子 处理方式为 保留一定的大小区域 这里8000300000像素 经验值 测上下左右的极限 “白底黑字”或者“黑底白字”的识别效果最好导入二值图像-建立识别库模板匹配法的。即先要进行模板训练，建立识别模板库后，再将需识别的字符与模板库一一比对车牌识别库局部实际测试结果识别率：66/90=73.3% 59/60=98.3%。补充测试结果结果分析于共计183张测评样本图像，成功定位约16

4、5张，初步验证本设计的车牌区域定位算法较为成功，但也暴露出很多问题。最突出的问题在于：如果汽车的颜色或采集图像的背景颜色与车牌区域颜色相近，本算法不能完成定位，说明定位算法有待改进。总的来说，在车牌区域定位提取成功前提下，车牌识别的效果主要取决于字符识别库的训练程度，即字符模板的数量，对于反复训练识别的样本，识别率高达98%，对于5.1.2的样本，由于天气光照的不同，基于原有的字符训练库直接识别的，没有学习新环境下车牌字符的特点，故识别率有所降低。停车管理系统程序图 进门登记NO 收费0元YES是否进门？ 登记出门时间是否包月？YES 按时收费 收费登记NO 等待车辆进门或出门的车辆 识别车牌停车管理系统测试结果展望1）使用摄像头直接采集车牌直接识别。2

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