车牌识别系统的设计说明
车牌识别系统用户操作说明书（1.15.12.30）
车牌识别系统⽤户操作说明书（1.15.12.30）深圳来吉智能科技有限公司纯车牌识别系统⽤户操作说明书⽬录⽬录 (2)第⼀章系统概述 (3)1.1）系统简介 (3)1.2）系统拓朴 (4)1.3）系统安装流程图 (5)1.4）注意事项 (6)1.4.1）车道宽度要求 (6)1.4.2）管理软件要求 (6)1.4.3）摄像机抓拍图⽚要求 (6)第⼆章产品功能及特点 (9)2.1）出⼊⼝控制器（LKP623） (9)2.1.1）产品特点 (9)2.1.2）技术参数 (10)2.1.3）接线图 (11)2.2）⽹络摄像机（LK-210） (12)2.2.1）产特特点 (12)2.2.2）技术参数 (13)2.3）补光灯（LK-214） (14)2.3.1）产品特点 (14)2.3.2）技术参数 (14)2.4）车辆检测器（LD16） (15)2.4.1）产品特点 (15)2.4.2）技术参数 (16)第三章软件、数据库安装 (17)3.1）M ICROSOFT SQL SERVER 2008数据库 (17)3.1.1）数据库安装 (17)3.1.2）数据库设置 (35)3.2）车牌识别软件安装程序 (37)3.2.1）运⾏环境安装 (37)3.2.2）软件安装 (39)3.2.3）软件设置 (44)3.3）附表⼀收费标准详细说明 (77)3.4）附表⼆⽀架安装 (79)3.5）附表三车道布设图 (80)第四章NET FRAMEWORK 4.0安装失败解决 (82)4.1）安装程序 (82)4.2）⽅法/步骤 (82)第五章NET FRAMEWORK 3.5安装失败解决 (92)系统概述系统简介纯车牌识别停车场系统基于⾼清视频采集和智能车牌识别技术，对⼊、出车辆进⾏图像抓拍和车牌识别，车牌号码作为⼊、出唯⼀凭证。
纯车牌识别停车场将改变统停车场的⼯作模式，创新停车场管理体系，提⾼车场服务⽔平和车场安全⽔平，提⾼车主的满意度。
车牌自动识别管理系统使用说明书
车牌自动识别管理系统使用说明书停车场收费管理系统说明书目录第1章产品介绍 (2)1.1 一用户需求分析 (3)1.2 对不同光照的适应能力 (3)1.3 对闯关车辆和超低速行驶车辆的适应能力 (3)1.4 系统工作流程 (3)1.5 车牌识别系统安装图示 (4)1.6 识别系统技术参数 (4)1.7相关设备 (4)1.8.1 道闸 (4)1.8.2 车辆检测器 (9)1.8.3 高清车牌识别一体摄像机 (10)1.8.4 自动光圈镜头（INEX-NZ01） (12)1.8.5 控制模块（PLC) (13)1.8.6 语音模块 (15)1.8.7 LED显示屏 (15)第2章产品使用（收费人员） (15)2.1岗亭收费员操作指南 (15)2.2 交接班报表 (18)第3章操作手册（财务人员） (19)3.1 财务管理人员报表操作指南 (19)3.2 财务管理人员进行车辆（月费人员）登记和续期 (21)3.3数据维护 (22)第4章应急处理措施 (22)4.1 常见问题及解决方法 (23)4.1.1 、通讯不通 (23)4.1.2 、通讯不稳定（时断时续） (23)4.1.3 、数据库连接失败不能登陆软件 (23)4.1.4 、软件运行时出现[Microsoft][ODBC SQL Server Driver][SQL Server]对象名'******' 无效244.1.5 、无监控图像（监控窗口是黑屏或蓝屏） (24)4.1.6 、出入口不能图像对比或查询记录时图像调不出来 (24)4.1.7 、查看报表时提示“打印机错误” (24)4.1.8 、打印报表时提示“报表宽度大于纸的宽度” (24)4.1.9 、将数据导出到EXCEL时，提示“导出失败” (24)4.1.10 、无语音提示 (25)4.1.11 保养与维护 (25)4.1.12电脑和网络设备 (25)4.1.13停电后的处理 (25)4.1.14摄像机故障 (25)第1章产品介绍随着现代化管理手段的进步和科学技术的日益发展，小区用户对车辆管理的要求越来越高。
汽车识别系统施工方案
汽车识别系统施工方案
简介
汽车识别系统是一种自动识别车辆牌照号码和车型车款的技术，通过该技术可以提高车辆管理和安全监控效率。
本文档将介绍该系
统的施工方案。
设备
1. 摄像头：安装在道路两旁拍摄车辆照片和牌照号码。
2. 识别服务器：用于运行车牌识别算法和管理已识别的车辆信息。
3. 数据库服务器：用于存储车辆信息和识别记录。
4. 显示屏/警报系统：用于显示识别结果和提醒异常情况。
流程
1. 安装摄像头，建立摄像头网络。
2. 部署识别服务器和数据库服务器，并连接摄像头网络。
3. 配置识别算法参数，并对算法进行测试。
4. 测试系统在不同光线、天气、环境下的识别效果，调整参数
以提高准确率。
5. 连接显示屏/警报系统，测试全流程的可行性。
注意事项
1. 摄像头应安装在道路两旁，并确保照片质量清晰。
2. 识别算法需要根据不同地区的车牌号码格式进行调整。
3. 数据库服务器需要定期备份，以便出现故障时能够快速恢复系统。
4. 系统应该保护用户隐私，不应储存车主个人信息。
以上是汽车识别系统施工方案的概述，具体实施需要根据实际情况进行调整和细化。
希望本文档对您有所帮助。
车牌识别系统的设计与实现毕业设计论文
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。
车牌识别系统工程施工规范
牌识别系统安装的重点是确定摄像机及补光灯的位置、高度，以下为我们推荐安装方式。
3.1 摄像机安装位、设置减速带及车道宽度调整
在停车场安全岛模式安，我们首先要观察车辆通过安全岛区域的减速位在哪里，通常车辆经过停车场控制 器需要取卡或刷卡，这个减速位就在停车场控制器对应的车道位置，在个别没有明显减速位的环境建议可通过 在道路加装减速带得到同样效果。减速位找到了我们要看它是否符合要求，减速位距摄像机位的距离 4 米为宜， 从安全岛能安装摄像机立柱的地方量取到减速位的距离，不满足要求的可将减速带适当后移至合适距离。减速 位就是车牌识别能获得最佳效果的位置，这个位置确定下来摄像机的安装位也就确定了（见安全岛模式俯视图）。 再来讲讲车道宽度的要求，通常车道宽都在 3 米以内，有些超宽车道能达到 3.5 米，为了使捕捉到的车牌图片 不至于过多倾斜我们要求车道不宽于 3.8 米，超过宽度的车道应进行合理限宽。进行完上述定位工作后，请观 察测量摄像机镜头与车牌连线同道路方向的夹角是否小于 30 度，小于 30 度时抓拍的图片车牌倾斜变形较小， 更为有利识别。如这个角度大于 30 度，请根据现场施工环境进行适当调整。
目录
第一部分 系统硬件配置
1、标准车牌识别系统基本配置........................................................................1 2、车牌识别外围配套设备选型推荐.....................................................................2
5、客户服务和技术支持承诺
客户在安装调试本系统产品时，如遇到困难，请与我公司技术支持中心或分公司联系。详见本系统使用说 明书背面联系方式。
停车场管理系统车牌识别方案
停车场管理系统车牌识别方案一、车辆管理系统功能实现无卡式车辆管理系统实现大门一进一出车辆出入管理功能。
、内部车辆进入内部车辆信息预先输入保存在本地服务机数据库内，内部车辆信息主要包括车主姓名，车主电话，手机号码，车主地址，证件号码，证件类型，车型，车牌等。
内部车辆进入仅通过车牌识别进行。
内部车辆进入时，大门摄像系统自动拍摄车牌照片，主机装载的车牌识别软件进行识别，系统将自动与预存的内部车辆信息进行对比，自动开启道闸，使内部车辆迅速进入。
内部车辆的出入信息包括出入时拍下的车辆图片信息同时保存到数据库，供日后查询需要。
、内部车辆放行车牌识别与手机拨号识别双重认定放行内部车辆若需要出行必须通过车牌识别与手机拔号识别。
车牌识别原理与功能与进入时一致。
手机拔号识别主要是强化内部车辆的安全管理，防止被盗车辆自动放行。
手机拔号识别主要通过和车主匹配的手机号码来进行，内部车辆出行时拨打指定的电话（一般为门卫电话，拔打时电话不须接听），系统自动识别手机号码并自动打开大门，门卫管理员不需要做任何其他操作。
因车主可设定为一键拔号，车牌识别也在极短时间内完成，在实际操作中，内部车辆车主其实将手机作为大门遥控器，按一键即能放行。
同时车辆进出完整信息均自动录入工控服务主机。
、外部车辆进入外部车辆进入时，系统通过车牌识别自动记录进入车辆车牌及进入时间，车主不须停车，系统自动记录车牌，自动开启道闸放行，车辆通过，道闸自动放下，进入记录保存至数据库中。
、外部车辆放行外部车辆放行，系统通过车牌识别与进入记录进行对比，系统将自动计算出停车时间，显示在室外电子显示屏上。
由保安人员检测后，开启道闸放行。
车辆放行信息同时保存至数据库。
、车辆安全管理将车主车牌号码和手机号码绑定在无卡式车辆管理数据库中，发挥手机号码唯一性和电话来电显示的特点（电话不需要接通，不产生费用）。
手机号码与车牌一致时方可放行，否则不予放行，达到对进出车辆和驾驶员的双重有效管理（为方便车主使用，车主可以上车时预先拨号，预先拨号的时间可随意设置，车主不必到道闸前再拨号）。
车牌识别方案
车牌识别系统方案书设计单位：一、系统概述随着ITS技术的发展，越来越多的新技术不断地在ITS中得到应用，其中在收费系统中，车牌识别系统得到广泛的重视，应用技术也日趋成熟。
目前，多数收费仍采用人工输入车牌号码，这不但加重了操作员的负担，同事也增加了操作和判断错误的机率。
用户对车牌自动识别功能的要求也不短增加。
为使我们的系统能在技术上领先，车牌自动识别系统成为收费系统中补虚的功能之一。
二、车牌识别的原理车牌自动识别技术室集图像处理和模式识别于一体的高新技术，通过分析车辆图像的特征，定位出图像中的车辆位置，并对车牌文字加以识别，获得文字形式的车牌。
三、车牌识别的方式车牌自动识别系统目前主要有两种实现方式，一种格式软硬一体化的方式，另一种是纯软件的方式。
采用软硬一体化的方式，它不需要计算机即可实现车辆图像的采集和识别，具有识别性能高、结构紧凑、环境适应强、安装维护简单等特点。
此系统适合于对系统要求较高的用户。
采用纯软件的方式，该系统具有价格便宜的优势，适合于对系统要求较低的用户。
现在技术力量处于领先地位的厂商主要有背景汉王科技有限公司、上海高德威只能交通系统有限公司、亚洲视觉科技有限公司、深圳科安信实业有限公司。
北京汉王科技有限公司和上海高德威只能交通系统有限公司采用一体化的方式，将软件系统和硬件系统集成在一起，而亚洲视觉科技有限公司、深圳科安信实业有限公司此主要采用纯软件方式。
四、系统功能1、车辆捕获采用视频触发方式，能按用户需求对监测车头或车尾进行调整;监测被检测车道的过往机动车辆，通过智能算法抓拍机动车的头部或尾部图片，用于车牌照及车标信息的识别，检测区域的宽度完全能够满足覆盖被检测车道和检测断面的宽度要求。
通过监控区域道路所有车辆的捕获准确率达99%以上(其中汽车图像捕获准确率=所拍摄的汽车特征图像数/监控区内规范行驶的全部汽车数)，准确记录车辆图片。
在机动车抓拍功能中，与实际需求相符的触发机制是准确实现功能的关键，通过采用国际领先的模式识别算法和计算机智能优化算法，保证抓拍的正确性和可靠性。
车牌识别方案
纯车牌识别停车场管理系统技术方案目录一、前言 (3)二、公司相关证书 (3)三、总体设计原则 (4)四、设计依据 (4)五、系统设计综述 (5)5.1 小区概述 (5)5.2 系统概述 (5)5.3 车牌自动识别系统结构图和进出流程 (5)六、系统设计功能概述 (11)、系统硬件功能说明 (11)、系统软件功能说明 (15)七、系统设备配置及价格清单〔详见停车场系统报价〕 (21)八、系统安装与调试简述 (21)九、系统施工组织及售后保证 (23)施工组织 (23)售后服务 (23)一、前言车牌识别技术〔License Plate Recognition， LPR〕是以电脑技术、图像处理技术、模糊识别为基础，建立车辆的特征模型，识别车辆特征，如号牌、车型、颜色等。
它是一个以特定目标为对象的专用电脑视觉系统，能从一幅图像中自动提取车牌图像，自动分割字符，进而对字符进行识别，它运用先进的图像处理、模式识别和人工智能技术，对采集到的图像信息进行处理，能够实时准确地自动识别出车牌的数字、字母及汉字字符，并直接给出识别结果，使得车辆的电脑化监控和管理成为现实。
与传统的射频卡刷卡管理系统相比，车牌自动识别系统最大的优点是：第一、可以完全实现无干扰、不停车通行；第二、真正实现车辆一车一杆的通行管理要求；第三、实现车场管理收费的完全电脑化记录、统计，最大程度减少了停车费用的流失。
我公司的PA-800车牌识别工控机在识别核心汲取了目前国内外车牌识别算法的精华及控制模式的基础上，实现了真正意义上的嵌入控制模式，集管理电脑、识别模块与管理软件于一体化，做到了傻瓜式的即插即用的使用方式，并最大化的减少工程施工。
在识别算法技术方面，利用传统识别技术的基础作了优化和改良，使得定位及识别的速度及准确性得到了极大的提升，特别是对光照的要求，因为过多地依赖环境无疑对安装及推广应用形成了障碍。
由于安装位置的不固定性，车牌的反光、逆光、背光等因素将直接影响车牌的识别，我公司改良后的算法对以上车牌的识别得到了极大的提升，使得在车辆识别摄像机的抓怕范围内，实现了全天候下的100%识别率。
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车牌识别系统的设计一、摘要:随着图形图像技术的发展，车牌识别技术的准确率越来越高，识别速度越来越快。
无论哪种车牌识别系统，都是由触发器、图像采集、图像识别模块、辅助光源和通信模块组成。
车牌识别系统涉及光学、电器、电子控制、数字图像处理、计算视觉、人工智能等多项技术。
触发模块负责在车辆到达适当位置时给出触发信号并控制抓拍。
辅助光源提供辅助照明，保证系统在不同光照条件下都能拍摄出高质量的图像。
图像预处理程序处理捕获的图像，去除噪声，并调整参数。
然后通过车牌定位、字符识别，最后输出识别结果。
二、设计的目的和意义:设计目的:1.让学生巩固理论课所学知识，理论联系实际。
2.锻炼学生的实践能力，激发学生的研究潜力，提高学生的合作精神。
设计意义:车牌定位系统的目的是正确获取整个图像中的车牌区域，识别车牌号码。
通过设计和实现车牌识别系统，可以提高学生分析问题和解决问题的能力，也可以培养他们的科研能力。
三、设计原则:自动车牌识别是一种利用车辆的动态视频或静态图像自动识别车牌和车牌颜色的模式识别技术。
其硬件基础一般包括触发设备、摄像设备、照明设备、图像采集设备、车牌识别处理器等。
其软件核心包括车牌定位算法、车牌字符分割算法和光学字符识别算法等。
有些车牌识别系统还具有通过视频图像判断车辆驶入视野的功能，称为视频车辆检测。
一个完整的车牌识别系统应该包括车辆检测、图像采集和车牌识别。
当车辆检测部分检测到车辆的到达时，它触发图像获取单元获取当前视频图像。
车牌识别单元对图像进行处理，定位车牌的位置，然后分割车牌中的字符进行识别，然后形成车牌输出。
四、详细的设计步骤:1.提出总体设计方案:车牌，颜色识别为了识别牌照，需要执行以下基本步骤:A.车牌定位，定位图片中的车牌位置；B.车牌字符分割，将车牌中的字符分离出来；C.车牌字符识别，对分割出来的字符进行识别，最终形成车牌。
在车牌识别过程中，车牌颜色的识别是基于不同的算法，可能在上述不同的步骤中实现，通常与车牌识别配合验证。
(1)车牌定位:在自然环境中，汽车图像背景复杂，光照不均匀。
如何准确地确定自然背景中的车牌区域是整个识别过程的关键。
首先对采集的视频图像进行大范围相关搜索，找到一些符合汽车牌照特征的区域作为候选区域。
然后，对这些候选区域进行进一步的分析和判断。
最后选择最佳区域作为车牌区域，从图像中分割出来。
流程图:(2)车牌字符分割:车牌区域定位完成后，将车牌区域分割成单个字符，然后进行识别。
字符分割一般采用垂直投影法。
由于字符的垂直投影，字符之间或字符之间不可避免地要靠近局部最小值，这个位置要满足车牌的字符书写格式、字符、大小限制等一些条件。
垂直投影法对复杂环境下的汽车图像中的字符分割有很好的效果。
(3)车牌字符识别:目前，字符识别方法主要有模板匹配算法和人工神经网络算法。
基于模板匹配算法，首先对分割后的字符进行二值化，并将其大小缩放到字符数据库中模板的大小。
然后，将它们与所有模板进行匹配，最后选择最佳匹配作为结果。
基于人工神经网络的算法有两种:一种是提取待识别字符的特征，然后用获得的特征训练神经网络分配器；另一种方法是将待处理的图像直接输入网络，网络会自动提取特征，直到识别出结果。
在实践中，车牌识别系统的识别率与车牌质量和拍摄质量密切相关。
车牌质量会受到各种因素的影响，如生锈、污损、掉漆、字体褪色、遮挡车牌、倾斜车牌、光亮反光、多车牌、假车牌等。
实际拍摄过程也会受到环境亮度、拍摄亮度、车速等因素的影响。
这些因素都不同程度地降低了车牌识别的识别率，这是车牌识别系统的难点和挑战。
为了提高识别率，除了不断改进识别算法，还应该尽量克服各种光照条件，使采集到的图像最有利于识别。
2.每个模块的实现:2.1输入待处理的原始图像:清晰；全部关闭；%Step1获取图像，将其加载到要处理的彩色图像中，并显示原始图像。
scolor = im read(' 3 . jpg ')；%imread函数读取图像文件。
图2.1原始图像2.2图像的灰度:彩色图像包含了大量的颜色信息，不仅在存储上耗费了大量的资源，而且在处理上降低了系统的执行速度。
因此，通常将彩色图像转换成灰度图像以加快处理速度。
将颜色转换为灰度的过程称为灰度处理。
选择标准是经过灰度变换后，像素的动态周长增加，图像的对比度扩大，使图像更清晰、更细腻、更容易识别。
%将彩色图像转换为黑白图像并显示。
SG ray = RGB 2 gray(Scolor)；%rgb2gray被转换为灰度图像图，imshow(Sgray)，标题('黑白原图')；图2.2原始黑白图像2.3打开原图得到背景图:s=strel('disk '，13)；%strei函数Bgray=imopen(Sgray，s)；%打开sgray的图像图，im show(Bgray)；标题(“背景图像”)；%输出背景图像图2.3背景图像2.4从背景图像中减去原始图像以增强图像:Egray=imsubtract(Sgray，Bgray)；%减去两张图。
图，imshow(Egray)；标题('增强黑白图像')；%输出黑白图像图2.4黑白图像2.5获得最佳阈值并对图像进行二值化:二值图像是指整个图像只有黑白二值。
在实际的车牌处理系统中，图像二值化的关键是确定合适的阈值，使字符从背景中分离出来。
二进制变换结果图像必须具有良好的形状保持性，不丢失有用的形状信息，不产生额外的空位等等。
车牌识别系统要求处理速度快、成本低、信息量大。
利用二值图像进行处理可以大大提高处理效率。
阈值处理的操作过程是一个阈值由用户指定或由算法生成。
如果图像中像素的灰度值小于阈值，则将该像素的灰度值设置为0或255，否则，将该像素的灰度值设置为255或0。
fmax 1 = double(max(max(Egray)))；%egray的最大值并输出双精度。
fmin 1 = double(min(min(Egray)))；%egray和输出双精度的最小值。
level =(fmax 1-(fmax 1-fmin 1)/3)/255；%获得最佳阈值。
bw22=im2bw(Egray，level)；%将图像转换为二进制图像bw2 = double(bw22)；图，im show(bw2)；标题(“图像二值化”)；%获取二进制图像。
图2.5二进制图像2.6边缘检测:具有不同灰度值的两个相邻区域之间总是存在边缘。
边缘是灰度值不连续的结果，是图像分割、纹理特征提取、形状特征提取等图像分析的基础。
为了对有意义的边缘点进行分类，与该点相关联的灰度必须比在该点的背景上的变换更有效。
我们用阈值法来确定一个值是否有效。
因此，如果一个点的二维一阶导数大于指定的阈值，我们将把图像中的次要点定义为边缘点，而按照预定的连接准则连接的一组这样的边缘点将被定义为边缘。
在对一阶导数进行边缘检测后，如果得到的一阶导数高于某个阈值，则判定该点为边缘点，这会导致检测到的边缘点过多。
通过找到对应于梯度的局部最大值的点，并将其识别为边缘点，并去除非局部最大值，可以检测出精确的边缘。
一阶导数的局部极大值对应于二阶导数的过零点，这样通过寻找图像强度二阶导数的过零点就可以找到准确的边缘点。
Grd=edge(bw2，' canny')%利用canny算子识别灰度图像中的边界图，im show(grd)；标题(“图像边缘提取”)；%输出图像边缘图2.6图像边缘提取2.7通过开运算对获得图像进行滤波:数学非线性滤波可以用来抑制噪声，进行特征提取、边缘检测、图像分割等图像处理问题。
腐蚀是一个消除边界点的过程。
这样一来，目标变窄，孔洞变大，可以有效地消除孤立的噪声点。
扩展是将与目标对象接触的所有背景点合并到对象中的过程。
结果是目标被放大，空洞被缩小，可以填充目标对象中的空洞，形成连通域。
膨胀前的腐蚀过程称为开运算，具有消除小物体、在细长处分离物体、平滑较大物体边界的作用。
腐蚀前的膨胀过程称为闭运算，具有填充物体微小孔洞、连接相邻物体、平滑边界的作用。
图像有开有闭，闭的操作可以使图像的轮廓更加平滑。
它通常用于消除狭窄的不连续性和细长的间隙，消除小孔，并弥补轮廓中的中断。
bg1=imclose(grd，strel('rectangle '，[5，19])；%采取矩形框的封闭运算。
图，im show(bg1)；标题('图像关闭操作[5，19]')；%输出关闭操作的图像。
bg3=imopen(bg1，strel('rectangle '，[5，19])；%打开矩形框的操作图，im show(bg3)；标题('图像打开操作[5，19]')；%输出打开操作图像。
bg2=imopen(bg3，strel('rectangle '，[19，1])；%打开矩形框的操作图，im show(bg2)；标题('图像打开操作[19，1]')；%输出打开操作图像。
图2.7.1关闭操作图像图2.7.2打开操作图像图2.7.3开放操作图像2.8提取二值图像的区域，并计算区域特征参数。
比较区域特征参数，提取车牌区域；A.标记图像的每个区域，然后计算每个区域的图像特征参数:区域的中心位置、最小包含矩形、面积。
[L，num] = bwlabel(bg2，8)；%标记二进制图像的连接部分。
Feastats = imfeature(L，' basic ')；%计算图像区域的特征尺寸。
Area=[Feastats。
area]；面积百分比bounding box =[feats。
bounding box]；%[x y宽高]车牌边框尺寸RGB = label2rgb(L，'春天'，' k '，'洗牌')；%徽标图像转换为RGB图像图，imshow(RGB)；标题(“图像的颜色标记”)；%输出该帧的彩色图像图2.8.1彩色图像b、计算标记区域的最小宽度和高度，根据先验知识，比较谁的长宽比更接近车牌的实际长宽比，提取并显示更接近的长宽比。
流程图2.8.2灰色子图和二进制子图 2.9水平投影的峰谷分析:对水平投影进行峰谷分析，计算出上边框、车牌字符投影、车牌下边框的峰升点、峰降点、峰宽、谷宽、峰间距离、峰中心位置等参数。
hist col 1 = sum(sb w1)；%计算垂直投影histrow = sum(sb w1 ')；%计算水平投影图，subplot(2，1，1)，bar(hist col 1)；标题('垂直投影(包括边框)')；%输出垂直投影支线剧情(2，1，2)，小节(histrow)；标题('水平投影(包括边框)')；%输出水平投影图2.9.1垂直投影和水平投影图，支线剧情(2，1，1)，横条(histrow)；标题('水平投影(包括边框)')；%输出水平计算矩形的高x 框架宽度和高度的周长车牌起始栏车牌起始行计算车牌的长宽获取车牌二进制计算矩形的宽投影子剧情(2，1，2)，im show(sb w1)；Title('车牌二进制子图')；%输出二元图水平投影的峰谷分析；求水平投影的平均求水平投影的最小值阈值计算山谷宽度计算峰值距离计算下降点找到峰值中心位图2.9.2水平投影和二元图程序流程图2.10计算车牌的旋转角度:A.车牌倾斜的原因导致投影效果的峰谷不明显，这里需要进行车牌校正。