基于OpenCV的车牌识别系统
基于深度学习的汽车车牌识别系统的设计与实现
基于深度学习的汽车车牌识别系统的设计与实现摘要：随着智能交通系统的快速发展，汽车车牌识别技术在交通管理、停车场管理等领域发挥着重要作用。
本文设计并实现了一种基于深度学习的汽车车牌识别系统，该系统能够准确、快速地识别汽车车牌号码，提高交通管理的效率和智能化水平。
本文详细介绍了系统的总体设计、关键技术、功能模块以及系统测试等方面的内容。
关键词：深度学习；汽车车牌识别；智能交通系统一、引言汽车车牌识别是智能交通系统中的一个重要组成部分，它可以实现对车辆的自动识别和管理，提高交通管理的效率和准确性。
传统的车牌识别方法主要基于图像处理和模式识别技术，存在识别准确率低、鲁棒性差等问题。
随着深度学习技术的发展，基于深度学习的车牌识别方法逐渐成为研究热点。
深度学习方法具有强大的特征提取能力和泛化能力，可以有效地提高车牌识别的准确率和鲁棒性。
二、系统总体设计（一）设计目标本系统的设计目标是实现一个高效、准确、稳定的汽车车牌识别系统，能够在不同的光照、角度和天气条件下准确识别汽车车牌号码。
具体目标包括：1.识别准确率高：系统的识别准确率应达到 95% 以上。
2.识别速度快：系统的识别速度应在 1 秒以内。
3.鲁棒性强：系统应能够在不同的光照、角度和天气条件下稳定工作。
4.易于部署和维护：系统应具有良好的可扩展性和可维护性，便于部署和维护。
（二）系统架构本系统采用客户端 / 服务器架构，主要由车牌图像采集模块、车牌识别模块和数据库管理模块组成。
车牌图像采集模块负责采集汽车车牌图像，并将图像传输到车牌识别模块进行识别。
车牌识别模块采用深度学习算法对车牌图像进行识别，识别结果存储到数据库管理模块中。
数据库管理模块负责管理车牌识别结果，并提供查询和统计功能。
（三）工作流程1.车牌图像采集：通过摄像头或其他图像采集设备采集汽车车牌图像。
2.图像预处理：对采集到的车牌图像进行预处理，包括图像增强、去噪、二值化等操作，以提高图像质量。
毕业设计基于python和opencv的车牌识别
毕业设计基于python和opencv的车牌识别摘要：本篇文章介绍了基于Python和OpenCV的车牌识别技术，并详细讨论了车牌识别系统的原理、实现步骤和效果评估。
通过该系统，可以准确地识别出图像中的车牌信息，实现了对车辆的自动监测和管理。
该系统具有较高的准确率和实用性，可以在实际场景中广泛应用。
1. 前言车牌识别技术是计算机视觉领域中的重要研究方向之一。
随着交通运输的发展和车辆数量的增加，对车辆的管理和监测需求日益增加。
传统的车牌识别方法需要大量的人工干预和复杂的算法，效果受到诸多因素的影响。
而基于Python和OpenCV的车牌识别技术能够更加高效、准确地实现车牌的自动识别，为车辆管理提供了更好的支持。
2. 车牌识别系统的原理车牌识别系统的原理基于图像处理和机器学习技术。
首先，通过摄像机获取车辆图像，并使用图像处理技术进行预处理。
对图像进行灰度化、二值化、图像增强等处理，以提高图像质量和车牌的辨识度。
然后，使用基于机器学习的方法对处理后的图像进行特征提取和分类。
通过训练模型，将车牌区域与其他区域进行区分，并提取出车牌的特征信息。
最后，通过字符分割和字符识别技术对车牌上的字符进行提取和识别。
车牌识别系统的准确性取决于算法的优化和模型的训练效果。
3. 车牌识别系统的实现步骤基于Python和OpenCV的车牌识别系统的实现步骤分为图像预处理、特征提取与分类、字符分割和字符识别四个主要步骤。
3.1 图像预处理首先，将获取的车辆图像转换为灰度图像，并对其进行二值化处理。
通过设定合适的阈值，将车牌区域与其他区域进行区分。
然后，进行图像增强处理，包括对比度调整、边缘增强等，以提高车牌的辨识度。
最后，使用形态学操作对图像进行开运算和闭运算，去除噪声和细小的干扰。
3.2 特征提取与分类在图像预处理之后，需要对处理后的图像进行特征提取和分类。
可以使用机器学习算法，如支持向量机(SVM)、卷积神经网络(CNN)等，对车牌区域与其他区域进行分类。
基于opencv的车牌识别系统设计与实现-毕业论文
---文档均为word文档，下载后可直接编辑使用亦可打印---摘要科技的进步以及人民自身的生活水平的不断提高，使得人们对于日常的出行需求变得不断增长。
汽车作为最常见的交通工具已经越来越成为人们最初的选择。
大量新的车辆在不断地投入到道路中使用，而以传统的人工方式对汽车车辆的管理也变得愈加困难。
因此，使用计算机来代替人来处理相对繁重的工作是必要的。
一个良好的交通管理系统是实现道路管理的基础。
想要对于汽车车辆进行管理，最有效的识别特征之一便是汽车的车牌，作为目前最常见的使用技术，车牌识别广泛应用在交叉路段、停车场、收费站等各种场合的监控与管理之中。
所以需要相应的技术来完成以上的需求。
本文以python为使用语言，OpenCV为主要工具，通过输入带有汽车车牌的图像，根据车牌所特有的一些特征，垂直投影法、SVM的方法来完成对于汽车车辆的车牌定位、车牌的字符分割以及字符识别功能。
最终将所识别到的车牌字符输出显示出来。
关键词：OpenCV；投影法；SVM；车牌识别AbstractThe advancement of science and technology and the continuous improvement of people's own living standards have made people's daily travel needs continue to grow. As the most common mode of transportation, cars have become the initial choice of people. A large number of new vehicles are constantly being put into use on the road, and the management of automobile vehicles by traditional manual methods has become increasingly difficult. Therefore, it is necessary to use a computer instead of a person to handle relatively heavy work. A good traffic management system is the foundation for road management.One of the most effective identification features for the management of automobile vehicles is the license plate of the car. As the most commonly used technology at present, license plate recognition is widely used in monitoring and management of various occasions such as intersections, parking lots, toll stations In. Therefore, corresponding technology is needed to complete the above requirements. This article uses python as the language and OpenCV as the main tool. By inputting an image with a car license plate, according to some characteristics unique to the license plate, vertical projection and SVM are used to complete the license plate positioning, character segmentation and characters of the car license plate. Recognition function. Finally, the recognized license plate characters are displayed.Keywords：OpenCV；SVM；projection method; License Plate Recognition1 绪论1.1选题背景与意义1.1.1选题背景随着人们的生活水平的不断提高以及对日常出行需求的不断增长，汽车成为越来越多人出行所选择的交通工具。
基于opencv的车牌识别的代码
基于opencv的车牌识别的代码车牌识别是计算机视觉领域的一个重要应用，它可以通过图像处理和模式识别技术，自动识别出车辆的车牌号码。
OpenCV是一个开源的计算机视觉库，提供了丰富的图像处理和机器学习算法，非常适合用于车牌识别的开发。
下面是一个基于OpenCV的车牌识别的代码示例：```pythonimport cv2import numpy as np# 加载车牌识别模型plate_cascade =cv2.CascadeClassifier('haarcascade_russian_plate_number.xml') # 加载车牌字符识别模型char_cascade =cv2.CascadeClassifier('haarcascade_russian_plate_number_char.xml') # 读取图像img = cv2.imread('car.jpg')# 转换为灰度图像gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)# 检测车牌plates = plate_cascade.detectMultiScale(gray, 1.1, 4)# 遍历每个车牌for (x, y, w, h) in plates:# 绘制车牌区域cv2.rectangle(img, (x, y), (x+w, y+h), (255, 0, 0), 2)# 提取车牌区域plate = gray[y:y+h, x:x+w]# 检测车牌字符chars = char_cascade.detectMultiScale(plate, 1.1, 4)# 遍历每个字符for (cx, cy, cw, ch) in chars:# 绘制字符区域cv2.rectangle(img, (x+cx, y+cy), (x+cx+cw, y+cy+ch), (0, 255, 0), 2)# 提取字符区域char = plate[cy:cy+ch, cx:cx+cw]# 进行字符识别# ...# 在这里可以使用机器学习或深度学习算法对字符进行识别# 显示结果图像cv2.imshow('License Plate Recognition', img)cv2.waitKey(0)cv2.destroyAllWindows()```在这个代码示例中，首先我们加载了车牌识别模型和车牌字符识别模型。
OpenCV在智能车牌识别系统中的应用研究
OpenCV在智能车牌识别系统中的应用研究一、智能车牌识别系统的概念和应用现状智能车牌识别系统是一种基于计算机视觉和图像处理技术的智能化交通管理系统，通过对车辆车牌图像进行识别和分析，实现对车辆的自动识别、追踪和管理。
该系统可以广泛应用于停车场管理、交通违章监测、高速公路收费、安防监控等领域，为城市交通管理和安全监控提供了重要的技术支持。
目前，智能车牌识别系统在实际应用中已取得了一定的成果。
停车场管理系统可以通过智能车牌识别系统自动识别车辆并进行停车场入口控制和计费管理；交通违章监测系统可以通过智能车牌识别系统实现对违章车辆的自动抓拍和追踪；高速公路收费系统可以通过智能车牌识别系统实现对车辆的自动通行费用扣费。
智能车牌识别系统已经成为现代城市交通管理和安全监控的重要组成部分。
OpenCV是一个开源的计算机视觉库，提供了丰富的图像处理和计算机视觉算法，为智能车牌识别系统的实现提供了强大的技术支持。
在智能车牌识别系统中，OpenCV可以应用于车牌图像的获取、预处理、识别和分析等方面，具体应用包括以下几个方面：1. 车牌图像的获取智能车牌识别系统首先需要获取车辆的车牌图像。
OpenCV可以应用于图像采集设备的接口，例如摄像头和摄像头模块，实现对车牌图像的实时采集和获取。
通过OpenCV提供的图像处理函数和接口，可以实现对车牌图像的高效获取和存储，为后续的车牌识别和分析提供了基础数据支持。
车牌图像的预处理是智能车牌识别系统中的重要环节。
OpenCV提供了丰富的图像处理函数和算法，可以应用于车牌图像的灰度化、二值化、滤波处理、边缘检测、形态学处理等方面，实现对车牌图像的预处理和增强。
通过OpenCV提供的图像处理技术，可以有效地消除车牌图像中的噪声和干扰，提高车牌识别的准确度和鲁棒性。
基于机器视觉的智能车牌识别系统设计
基于机器视觉的智能车牌识别系统设计引言随着人工智能技术的快速发展，基于机器视觉的智能车牌识别系统已经成为了现实。
这种系统利用计算机视觉技术，将车辆图片中的车牌信息自动识别出来，为交通安全、停车管理以及智能交通系统的发展提供了重要的支持。
本文将详细介绍一个基于机器视觉的智能车牌识别系统的设计。
一、系统原理智能车牌识别系统的核心原理是利用计算机视觉技术对车辆图片进行处理和分析，提取出车牌上的字符信息。
整个系统的流程可以分为以下几个步骤：1. 图像采集与预处理：首先，系统需要获取车辆图片，可以通过摄像头或者视频设备进行采集。
采集后，需要对图片进行预处理，包括图像增强、去噪等操作，以提高后续字符识别的准确性。
2. 车牌定位：车牌定位是整个系统的关键步骤，它的目标是将车牌从整个图片中分割出来。
这一步主要依靠图像处理算法实现，包括颜色梯度、边缘检测、形态学处理等，以提取出车牌的位置信息。
3. 字符分割：在车牌定位的基础上，需要将车牌上的字符分割开来。
字符分割也是利用图像处理算法完成的，可以使用边缘信息、区域划分等方法，将字符分割成单个的图像块。
4. 字符识别：字符识别是整个系统的核心任务，它的目标是将字符图像识别出来，转化成对应的文本信息。
基于机器学习和深度学习的方法被广泛应用于字符识别任务，可以使用卷积神经网络(CNN)或者循环神经网络(RNN)等方法进行训练和识别。
5. 结果输出与存储：最后，系统将识别结果输出并存储，可以通过显示在屏幕上或者保存到数据库中的方式呈现给用户或者其他系统。
二、关键技术1. 图像处理算法：图像处理是智能车牌识别系统中的重要环节，其中车牌定位和字符分割是关键步骤。
常用的图像处理算法包括Sobel算子、Canny算子、形态学操作等，它们能够通过对图像进行边缘检测、形态学操作等操作，实现对车牌的定位和字符的分割。
2. 字符识别算法：字符识别是智能车牌识别系统的核心任务，采用机器学习和深度学习算法可以提高识别准确率。
车牌自动识别系统的设计与实现
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。
OpenCV实现车牌定位（C++）
OpenCV实现车牌定位（C++）最近开始接触 C++ 了，就拿⼀个 OpenCV ⼩项⽬来练练⼿。
在车牌⾃动识别系统中，从汽车图像的获取到车牌字符处理是⼀个复杂的过程，本⽂就以⼀个简单的⽅法来处理车牌定位。
我国的汽车牌照⼀般由七个字符和⼀个点组成，车牌字符的⾼度和宽度是固定的，分别为90mm和45mm，七个字符之间的距离也是固定的12mm，点分割符的直径是10mm。
使⽤的图⽚是从百度上随便找的（侵删），展⽰⼀下原图和灰度图：#include <iostream>#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>#include <opencv2/imgproc.hpp>#include <opencv2/imgproc/types_c.h>using namespace std;using namespace cv;int main() {// 读⼊原图Mat img = imread("license.jpg");Mat gray_img;// ⽣成灰度图像cvtColor(img, gray_img, CV_BGR2GRAY);// 在窗⼝中显⽰游戏原画imshow("原图", img);imshow("灰度图", gray_img);waitKey(0);return 0;}灰度图像的每⼀个像素都是由⼀个数字量化的，⽽彩⾊图像的每⼀个像素都是由三个数字组成的向量量化的，使⽤灰度图像会更⽅便后续的处理。
图像降噪每⼀副图像都包含某种程度的噪声，在⼤多数情况下，需要平滑技术（也常称为滤波或者降噪技术）进⾏抑制或者去除，这些技术包括基于⼆维离散卷积的⾼斯平滑、均值平滑、基于统计学⽅法的中值平滑等。
这⾥采⽤基于⼆维离散卷积的⾼斯平滑对灰度图像进⾏降噪处理，处理后的图像效果如下：形态学处理完成了⾼斯去噪以后，为了后⾯更加准确的提取车牌的轮廓，我们需要对图像进⾏形态学处理，在这⾥，我们对它进⾏开运算，处理后如下所⽰：开运算呢就是先进⾏ erode 再进⾏ dilate 的过程就是开运算，它具有消除亮度较⾼的细⼩区域、在纤细点处分离物体，对于较⼤物体，可以在不明显改变其⾯积的情况下平滑其边界等作⽤。
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预处理后的结果
车牌的定位
• 该系统的摄像头拍摄的图片是整个机动车 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
识别结果显示
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本次课题结束，谢谢
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
对分割出的车牌 做进一步处理
完成：腐蚀处理的作用是将目标图 形收缩。 • 图像的膨胀：膨胀的处理的作用是将目标 图形扩大。 • 图像的开运算：先腐蚀后膨胀的过程称为 开运算。它具有消除细小物体，在纤细处 分离物体和平滑较大物体边界的作用。 • 图像的闭运算：先膨胀后腐蚀的过程称为 闭运算。它具有填充物体内细小空洞，连 接邻近物体和平滑边界的作用。
上海大学
[数字图像处理]
基于OpenCV的车牌识别系统设计
---马金峰，宋福星，杨伟
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).
• 定位结果显示：
车牌的定位
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
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。
字符的分割
• 分割的结果
浙
C
S
B
1
2
3
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：模板匹配的主要特点是 实现简单，当字符较规整时对字符图像的 缺损、污迹干扰适应力强且识别率相当高。
字符的识别
• 识别过程：
建立自动识别的代 码表 读取分割出来的字 第一个字符与模板 中的汉字模板进行 匹配 第二个字符与模板 中的字母模板进行 匹配 后5个字符与模板 中的字母与数字模 板进行匹配
识别完成，输出此 模板对应值
待识别字符与模板字符相减，值越小相 似度越大，找到最小的一个即为匹配的 最好的
字符的分割
• 字符分割的步骤：
[m，n]=size（d），逐排检查有没有白色像素点， 设置1<=j<n-1，若图像两边s（j）=0，则切割， 去除图像两边多余的部分
切割去图像上下多余的部分 根据图像的大小，设置一阈值，检 测图像的X轴，若宽度等于这一阈 值则切割，分离出七个字符 归一化切割出来的字符图像的大小为 40*20，与模板中字符图像的大小相匹配