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文档简介

1、基于OpenCV的车牌识别系统设计-马金峰，宋福星，杨伟上海大学数字图像处理背景及意义牌照识别系统 简称 LPR（License Plate Recognition）,是智能交通系统的基础和核心技术之一，在交通管理自动化和智能化中占据重要地位。车牌识别系统是智能交通系统的一个非常重要的方向，主要由图像采集，车牌定位，字符分割以及字符识别四个部分组成，具有良好的实用价值，目前主要应用于公路治安卡口，开放式收费站，车载移动查车，违章记录系统，门禁管理，停车场管理等场合。主要内容图像获取图像预处理车牌定位字符分割字符识别图像获取利用OpenCV库函数可以对摄像机进行操作，首先定义CvCapture结

2、构变量captrue并初始化然后使用库函数cvCreateCameraCapture()从摄像机得到视频信息获取视频信息后还要获取图像，首先要定义IplImage结构变量frame并进行初始化从获取的视频中得到图像帧frame = cvQueryFrame(capture).图像的预处理利用opencv库函数获取的图像是彩色图像，即每个像素点由R，G，B三个分量组成，直接计算量很大，很难达到实时快速识别的目的，在实际应用中要转换为灰度图像，转换公式如下： Y = 0.299R+0.587G+0.114B对灰度图像进行二值化处理采用robert边缘检测法车牌的定位该系统的摄像头拍摄的图片是整个机

3、动车的图片，而只有车牌部分是对系统有用的。所以我们要对照片进行车牌定位和分割。车牌的定位是从经过图像预处理后的灰度图像中确定牌照位置，并将车牌部分从整个图像中分割出来，从而进行字符识别。车牌的定位定位步骤：预处理后的图像图像的形态学处理通过计算寻找X，Y方向车牌的区域完成车牌的定位对分割出的车牌做进一步处理车牌的定位精确定位方法：通过计算寻找X，Y方向车牌的区域来分割出车牌区域。原理：使用统计白色像素点的方法分割出车牌区域，确定车牌底色蓝色二值化后对应的灰度范围，然后统计在行方向的颜色范围内的像素点数量，确定车牌在行方向的区域。然后，在分割出的行区域内，统计列方向像素点的数量，最终确定完整的车牌区域。车牌的定位定位结果显示：字符的分割存在的问题：1、最大问题是二值化不彻底使投影图像中字符间的波谷不够分明2、车牌污损、反光、光照不均等原因使车牌图 像交差，存在大量噪声3、车牌边框和铆钉也会造成分割不正确4、牌的前两个字符和后面五个字符之间的间 隔符（小圆点）对字符识别有影响5、车牌旋转对水平分割有较大影响字符的分割分割的结果浙 CSB123字符 的识别使用基于模板的匹配方法原理：首先对待识别字符进行二值化并将其尺寸大小缩放为字符数据库中模板的大小，然后与所有的模板进行匹配，最后选最佳匹配作为结果。模板匹配的特点：模板匹配的

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