车牌识别
车牌识别原理
车牌识别原理
车牌识别是指通过图像处理和模式识别技术，对车辆的车牌进行自动识别和文字提取的过程。
其原理可以概括为以下几个步骤：
1. 图像预处理：从摄像头获取的图像需要进行预处理，包括去噪、灰度化、二值化等操作。
去噪主要是为了减少图像中的干扰信息，而灰度化和二值化则是将图像转换为黑白二值图，方便后续处理。
2. 车牌定位：在经过预处理后的图像中，需要找到车牌所在的位置。
常用的方法有基于边缘检测、颜色分析和形状匹配等。
边缘检测可以提取图像中的边缘信息，颜色分析可以根据车牌的颜色特性进行筛选，形状匹配可以通过匹配车牌的形状特征来定位。
3. 字符分割：在定位到车牌后，需要将车牌上的字符进行分割。
常见的方法有基于边缘投影和垂直投影的字符分割算法。
边缘投影是通过检测字符边缘的变化情况来实现分割，垂直投影则是通过统计字符列中像素的数量来实现分割。
4. 字符识别：分割后得到的单个字符需要进行识别。
字符识别主要是通过模式识别技术，例如用神经网络、SVM等算法进
行训练和匹配。
训练集中包含了各种不同字符的样本，识别时将样本与待识别字符进行比对，找到最匹配的字符。
5. 结果输出：识别出的字符需要进行校验和整理，确保识别准
确无误。
最后将识别结果输出为文字或数字，用于后续的车辆管理和系统应用。
综上所述，车牌识别主要通过图像预处理、车牌定位、字符分割、字符识别和结果输出等步骤实现对车牌的自动识别和文字提取。
通过不同的算法和技术优化，可以提高识别的准确率和实时性，提升车牌识别系统的性能和可靠性。
请简述车牌识别的工作过程。
请简述车牌识别的工作过程。
车牌识别是人工智能领域中重要的一部分，也是促进智慧停车技术发展的主要动力。
车牌识别通过触发设备、摄像设备、照明设备、图像采集设备、号码识别处理机、缴费终端等硬件设备以及车牌定位、字符分割、字符识别等软件算法来运作车牌识别过程，具体包含以下七个流程：1.图像采集：车牌识别根据车辆检测方式的不同，图像采集一般分为两种，一种是静态模式下的图像采集，通过车辆触发地感线圈、红外或雷达等装置，给相机一个触发信号，相机在接收到触发信号后会抓拍一张图像，该方法的优点是触发率高，性能稳定，缺点是需要切割地面铺设线圈，施工量大；另一种是视频模式下的图像采集，外部不需要任何触发信号，相机会实时地记录视频流图像，该方法的优点是施工方便，不需要切割地面铺设线圈，也不需要安装车检器等零部件，但其缺点也十分显著，由于算法的极限，该方案的触发率与识别率较之外设触发都要低一些。
2.预处理：车牌识别由于图像质量容易受光照、天气、相机位置等因素的影响，所以在识别车牌之前需要先对相机和图像做一些预处理，以保证得到车牌最清晰的图像。
一般会根据对现场环境和已经拍摄到的图像的分析得出结论，实现相机的自动曝光处理、自动白平衡处理、自动逆光处理、自动过爆处理等，并对图像进行噪声过滤、对比度增强、图像缩放等处理。
去噪方法有均值滤波、中值滤波和高斯滤波等；增强对比度的方法有对比度线性拉伸、直方图均衡和同态滤波器等；图像缩放的主要方法有最近邻插值法、双线性插值法和立方卷积插值法等。
3.车牌定位：车牌识别从整个图像中准确地检测出车牌区域，是车牌识别过程的一个重要步骤，如果定位失败或定位不完整，会直接导致最终识别失败。
由于复杂的图像背景，且要考虑不清晰车牌的定位，所以很容易把栅栏，广告牌等噪声当成车牌，所以如何排除这些伪车牌也是车牌定位的一个难点。
为了提高定位的准确率和提高识别速度，一般的车牌识别系统都会设计一个外部接口，让用户自己根据现场环境设置不同的识别区域。
简述车牌识别流程
简述车牌识别流程
车牌识别流程
步骤1：图像预处理
在车牌识别过程中，第一步是对原始图像进行预处理，以确保图像的可靠性与可理解性。
预处理通常包括对图像进行灰度化，去除噪声，二值化和边缘检测等操作，以提高图像的质量，使图像更加易于处理。
步骤2：车牌定位
在车牌识别中，定位是一个重要的步骤，目的是确定图像中车牌的位置。
系统根据车牌的特征，在图像中进行定位检测，以确定车牌的位置，从而将图像分割为车牌区域。
步骤3：车牌分割
接下来，根据定位的结果，系统将图像分割为车牌区域，以便之后的字符识别。
步骤4：字符识别
在车牌识别流程中，最后一步是字符识别，它的目的是从车牌区域中识别出车牌字符。
系统会使用一些机器学习算法，如支持向量机，深度学习等来辨别字符，以识别出车牌字符。
步骤5：结果输出
最终，系统会将识别出的车牌字符输出，作为车牌识别的结果，如“ABC123”等。
车牌识别流程
车牌识别流程
车牌识别是一种通过图像处理技术识别车辆车牌号码的技术，
它可以广泛应用于停车场管理、交通违章监测、智能交通系统等领域。
下面将介绍车牌识别的流程。
首先，车牌识别的流程通常包括图像获取、图像预处理、车牌
定位、字符分割和字符识别五个步骤。
图像获取是车牌识别的第一步，它通过摄像头获取车辆的图像。
在图像获取的过程中，需要考虑光线、角度、距离等因素，以确保
获取清晰、准确的车牌图像。
接下来是图像预处理，这一步是为了提高车牌图像的质量，包
括去噪、灰度化、边缘检测、图像增强等处理。
通过图像预处理，
可以使车牌图像更加清晰，有利于后续的车牌定位和字符识别。
第三步是车牌定位，也称为车牌检测，其目的是在经过预处理
的图像中准确定位出车牌的位置。
车牌定位通常采用边缘检测、形
态学处理、颜色定位等技术，以找到车牌的位置和大小。
然后是字符分割，即将定位到的车牌图像中的字符进行分割。
字符分割是车牌识别中比较困难的一步，因为不同车牌的字符数量和形状各异，需要通过算法来准确分割出每个字符。
最后一步是字符识别，也称为光学字符识别（OCR），其目的是对分割后的字符进行识别。
字符识别通常采用模式识别和机器学习算法，将字符映射成文本信息。
总的来说，车牌识别流程包括图像获取、图像预处理、车牌定位、字符分割和字符识别五个步骤。
通过这些步骤，可以实现对车辆车牌号码的准确识别，为智能交通系统和车辆管理提供便利。
车牌识别的优势
车牌识别的优势
1、树立良好的形象
车牌识别系统是目前国内最先进的停车场系统,会使企业物业形象和知名度大为提升,无论从产品的造型方面,还是自动控制所带来的先进性及管理的科学性,都将给物业管理树立起良好的形象。
2、能严格管理车辆进出
车牌识别系统采用直接对车牌进行对比放行,能避免传统人工放行车辆带来的疏漏,车辆牌照号码是车辆的唯一性标识。
3、安全管理程度高
使用车辆牌照号码作为车辆信息标志,可以大大提高车场停放车辆的安全性。
人工放行难免有疏漏的时候,因为没有随时记录可查,尾随其他车辆进入厂区,冲卡,不服从管理,未及时登记现象时有发生,给公司安全保卫工作带来诸多麻烦和安全隐患。
采用自动控制管理系统后,长期的固定用户均在电脑中记录了相应的资料,车辆进入停车场即开始进行相关的安全管理。
不使用任何通行证、标识卡,所以不存丢证、换证等问题。
同时配有图像对比手段,对于有争议的车辆可以进行现场处理。
4.通行速度大幅提高
由车牌识别仪自动记录入口通行车辆信息,自动识别车牌号码作为停车管理的凭证,所以无论是内部车辆还是临时车辆,都无需在入口停车,不需拿取任何入场凭证,大大提高了入场的方便性。
5、节省成本,提高安防工作效率。
车牌识别系统采用完全自动化管理,由于车牌识别系统自动化程度高不需要太多的人进行操作,节省了人力成本。
可以将保安员的工作重点放在车辆开箱检查,员工携带物品盘查上面。
车牌识别发展史
车牌识别技术是指通过计算机视觉技术对车辆牌照进行自动识别和提取的技术。
其发展史可以分为以下几个阶段：
1. 早期阶段（1980年代-1990年代）：早期的车牌识别技术主要是基于模板匹配的方法，即通过人工设计的特征模板与待识别车牌上的特征进行比较，从而实现车牌号码的识别。
这种方法准确率不高，且对于不同字体、颜色、变形等变化较大的车牌难以适应。
2. 基于特征提取的阶段（1990s-2000s）：随着计算机视觉技术的不断发展，研究者开始探索基于特征提取的车牌识别方法。
这些方法主要是通过对车牌图像进行预处理，提取出车牌上的特征点，并建立相应的特征描述子，再通过模式匹配算法进行车牌号码的识别和定位。
这种方法相比于模板匹配方法具有更高的准确率和鲁棒性，但仍然存在一定的局限性，如对于遮挡、光照变化等场景的适应性较差。
3. 基于深度学习的阶段（2010s至今）：近年来，随着深度学习技术的兴起，研究者开始尝试将深度神经网络引入车牌识别领域。
这些方法主要采用卷积神经网络（CNN）等深度学习模型对车牌图像进行特征提取和分类，并取得了较好的识别效果。
同时，这些方法还可以通过训练生成对抗网络（GAN）等技术进行车牌生成、伪造检测等任务，具有更强的应用潜力。
总体来说，随着计算机视觉技术和深度学习技术的不断发展，车牌识别技术也在不断演进和完善，未来还将继续朝着更加智能化、精准化的方向发展。
全国各地车牌识别
大家身边有没有一些司机朋友在路上开车的时候一看对方的车牌就能知道这辆车是来自哪里，属于什么类型的车呢？有时候能够通过车牌快速判断对方车辆，对你将会有非常大的帮助。
下面是为了帮助大家掌握这样的技能而整理的一些资料：首先，通过颜色去区分：大型民用汽车：黄底黑字；小型民用汽车：武警专用汽车：白底红“WJ”、黑字；其它外籍汽车：使、领馆外籍汽车：及空心“使”字标志；试车牌照：白底红字，数字前有“试”字标志；临时牌照：白底红字，数字前有“临时”二字；汽车补用牌照：白底黑字。
另外，民用汽车牌照上有省、直辖市、自治区的名称和发证照及监督机关的代号，编号是英文大写字母。
后面的汽车编号，一般为5位数字，即从00001～99999。
编号超过10万时，就由A、B、C等英文字母代替，即A代表10万，B代表11万，C代表12万，最后一个字母及Z代表33万。
英文字母中的I和O避而不用，以免和数字中的1和0混淆。
使、领馆的外籍汽车牌照上的小数字是建交国家的代号，与所在地区的监管编号无关。
接下来是全国各地方的车牌识别：北京市（京）京A、京C、京E、京F、北京市(城区)，京G 北京市(远郊区)，京B 出租车，京O警察天津市（津）津A、津B、津C、天津市，津E 出租车上海市（沪）沪A、沪B、沪D 上海市区，沪C 远郊区重庆市（渝）渝A 重庆市区（江南），渝B 重庆市区（江北），渝C 永川区，渝F 万州区，渝G 涪陵区，渝H 黔江区河北省（冀）冀A 石家庄，冀B 唐山，冀C 秦皇岛，冀D 邯郸，冀E 邢台，冀F 保定，冀G 张家口，冀H 承德，冀J 沧州,冀R 廊坊，冀T 衡水河南省（豫）豫A 郑州，豫B 开封，豫C 洛阳，豫D 平顶山，豫E 安阳，豫F 鹤壁，豫G 新乡，豫H 焦作，豫J 濮阳，豫K 许昌，豫L 漯河，豫M 三门峡，豫N 商丘，豫P 周口，豫Q 驻马店，豫R 南阳，豫S 信阳，豫U 济源云南省（云）云A 昆明，云B 东川，云C 昭通，云D 曲靖，云E 楚雄彝族，云F 玉溪，云G 红河哈尼族，云H 文山壮族苗，云J 思茅，云L 大理白族，云K 西双版纳，云M 保山，云N 德宏傣族，云P 丽江，云Q 怒江傈族，云R 迪庆藏族，云S 临沧辽宁省（辽）辽A 沈阳，辽B 大连，辽C 鞍山，辽D 抚顺，辽E 本溪，辽F 丹东，辽G 锦州，辽H 营口，辽J 阜新，辽K 辽阳，辽L 盘锦，辽M 铁岭，辽N 朝阳，辽P 葫芦岛，辽V 省直机关黑龙江省（黑）黑A 哈尔滨，黑B 齐齐哈尔，黑C 牡丹江，黑D 佳木斯，黑E 大庆，黑F 伊春，黑G 鸡西，黑H 鹤岗，黑J 双鸭山，黑K 七台河，黑L 松花江行署，黑M 绥化，黑N 黑河，黑P 大兴安岭湖南省（湘）湘A 长沙，湘B 株洲，湘C 湘潭，湘D 衡阳，湘E 邵阳，湘F 岳阳，湘G 大庸，湘H 益阳，湘J 常德，湘K 娄底，湘L 郴州，湘M 零陵，湘N怀化，湘P 湘西州安徽省（皖）皖A 合肥，皖B 芜湖，皖C 蚌埠，皖D 淮南，皖E 马鞍山，皖F 淮北，皖G 铜陵，皖H 安庆，皖J 黄山，皖K 阜阳，皖L 宿州，皖M 滁州，皖N 六安，皖P 宣城，皖Q 巢湖，皖R 池州山东省（鲁）鲁A 济南，鲁B 青岛，鲁C 淄博，鲁D 枣庄，鲁E 东营，鲁F 烟台，鲁G 潍坊，鲁H 济宁，鲁J 泰安，鲁K 威海，鲁L 日照，鲁M 莱芜，鲁N 德州，鲁P 聊城，鲁Q 临沂，鲁R 菏泽，鲁U 青岛开发区新疆维吾尔（新）新A 乌鲁木齐，新B 昌吉回族，新C 石河子，新D 奎屯，新E 博尔塔拉，新F 伊犁哈萨，新G 塔城，新H 阿勒泰，新J 克拉玛依，新K 吐鲁番，新L 哈密，新M 巴音郭，新N 阿克苏，新P 克孜勒苏柯，新Q 喀什，新R 和田江苏省（苏）苏A 南京，苏B 无锡，苏C 徐州，苏D 常州，苏E 苏州，苏F 南通，苏G 连云港，苏H 淮阴，苏J 盐城，苏K 扬州，苏L 镇江，苏M 泰州，苏N 宿迁浙江省（浙）浙A 杭州，浙B 宁波，浙C 温州，浙D 绍兴，浙E 湖州，浙F 嘉兴，浙G 金华，浙H 衢州，浙J 台州，浙K 丽水，浙L 舟山江西省（赣）赣A 南昌，赣B 赣州，赣C 宜春，赣D 吉安，赣E 上饶，赣F 抚州，赣G 九江，赣H 景德镇，赣J 萍乡，赣K 新余，赣L 鹰潭湖北省（鄂）鄂A 武汉，鄂B 黄石，鄂C 十堰，鄂D 沙市，鄂E 宜昌，鄂F 襄樊，鄂G 鄂州，鄂H 荆门，鄂J 黄岗，鄂K 孝感，鄂L 咸宁，鄂M 荆州，鄂N 郧阳，鄂P 宜昌，鄂Q 鄂西州广西壮族（桂）桂A 南宁，桂B 柳州，桂C 桂林，桂D 梧州，桂E 北海，桂F 南宁，桂G 柳州，桂H 桂林，桂J 贺州(属梧州)，桂K 玉林，桂M 河池，桂L 百色，桂N 钦州，桂P 防城甘肃省（甘）甘A 兰州，甘B 嘉峪关，甘C 金昌，甘D 白银，甘E 天水，甘F 酒泉，甘G 张掖，甘H 武威，甘J 定西，甘K 陇南，甘L 平凉，甘M 庆阳，甘N 临夏回族，甘P 甘南藏族晋A 太原，晋B 大同，晋C 阳泉，晋D 长治，晋E 晋城，晋F 朔州，晋H 忻州，晋J 吕梁，晋K 晋中，晋L 临汾，晋M 运城内蒙古（蒙）蒙A 呼和浩特，蒙B 包头，蒙C 乌海，蒙D 赤峰，蒙E 呼伦贝尔盟，蒙F 兴安盟，蒙G 锡林郭勒盟，蒙H 乌兰察布盟，蒙J 伊克昭盟，蒙K 巴彦淖尔盟，蒙L 阿拉善盟陕西省（陕）陕A 西安，陕B 铜川，陕C 宝鸡，陕D 威阳，陕E 渭南，陕F 汉中，陕G 安康，陕H 商洛，陕J 延安，陕K 榆林，陕U 省直机关吉林省（吉）吉A 长春，吉B 吉林，吉C 四平，吉D 辽源，吉E 通化，吉F 白山，吉G 白城，吉H 延边朝鲜族福建省（闽）闽A 福州，闽B 莆田，闽C 泉州，闽D 厦门，闽E 漳州，闽F 龙岩，闽G 三明，闽H 南平，闽J 宁德，闽K 省直机关贵州省（贵）贵A 贵阳，贵B 六盘水，贵C 遵义，贵D 铜仁，贵E 黔西南州，贵F 毕节，贵G 安顺，贵H 黔东南州，贵J 黔南州广东省（粤）粤A 广州，粤B 深圳，粤C 珠海，粤D 汕头，粤E 佛山，粤F 韶关，粤G 湛江，粤H 肇庆，粤J 江门，粤K 茂名，粤L 惠州，粤M 梅州，粤N 汕尾，粤P 河源，粤Q 阳江，粤R 清远，粤S 东莞，粤T 中山，粤U 潮州，粤V 揭阳，粤W 云浮，粤X 顺德，粤Y 南海，粤Z港澳进入内地车辆青海省（青）青A 西宁，青B 海东，青C 海北，青D 黄南，青E 海南州，青F 果洛州，青G 玉树州，青H 海西州，西藏（藏）藏A 拉萨，藏B 昌都，藏C 山南，藏D 日喀则，藏E 那曲，藏F 阿里，藏G 林芝川A 成都，川B 绵阳，川C 自贡，川D 攀枝花，川E 泸州，川F 德阳，川H 广元，川J 遂宁，川K 内江，川L 乐山，川Q 宜宾，川R 南充，川S 达县，川T 雅安，川U 阿坝藏族，川V 甘孜藏族，川W 凉山彝族，川Z 眉山。
中国车牌号的识别大全
中国车牌号的识别大全（带军区）中国车牌号的识别大全（带军区）北京市（京）北京市（京）京A、京C、京E、京F、京H 北京市(城区)，京G 北京市(远郊区县)，京B 出租车，京O 警察警察天津市（津）天津市（津）出租车津A、津B、津C 天津市，津E 出租车上海市（沪）上海市（沪）远郊区县沪A、沪B、沪D 上海市区，沪C 远郊区县重庆市（渝）重庆市（渝）渝A 直属车辆管理所，渝B 江南车辆管理分所，渝C永川车辆管理所：永川市、江津市、合川市、潼南县、铜梁县、壁山县、大足县、綦江县、荣昌县，渝F万州车辆管理所：万州区、梁平县、城口县、巫山县、巫溪县、忠县、开县、奉节县、云阳县，渝G涪陵车辆管理所：涪陵区、南川市、垫江县、丰都县、武隆县，渝H黔江车辆管理所：黔江区、石柱土家族自治县、秀山土家族苗族自治县、酉阳土家族苗族自治县、彭水苗族土家族自治县 土家族自治县、秀山土家族苗族自治县、酉阳土家族苗族自治县、彭水苗族土家族自治县河北省（冀）河北省（冀）冀A 石家庄，冀B 唐山，冀C 秦皇岛，冀D 邯郸，冀E 邢台，冀F 保定，冀G 张家口，衡水冀H 承德，冀J 沧州,冀R 廊坊，冀T 衡水河南省（豫）河南省（豫）豫A 郑州，豫B 开封，豫C 洛阳，豫D 平顶山，豫E 安阳，豫F 鹤壁，豫G 新乡，豫H 焦作，豫J 濮阳，豫K 许昌，豫L 漯河，豫M 三门峡，豫N 商丘，豫P 周口，豫Q 驻济源马店，豫R 南阳，豫S 信阳，豫U 济源云南省（云）云南省（云）云A 昆明，云C 昭通，云D 曲靖，云E 楚雄彝族，云F 玉溪，云G 红河哈尼族，云H 文山壮族苗，云J 思茅，云K 西双版纳傣族，云L 大理白族，云M 保山，云N 德宏傣族景临沧颇族，云P 丽江，云Q 怒江傈僳族，云R 迪庆藏族，云S 临沧辽宁省（辽）辽宁省（辽）辽H 营辽G 锦州，锦州，辽丹东，辽辽A 沈阳，辽B 大连，辽C 鞍山，辽D 抚顺，辽E 本溪，辽F 丹东，口，辽J 阜新，辽K 辽阳，辽L 盘锦，辽M 铁岭，辽N 朝阳，辽P 葫芦岛，辽V 省直机关机关黑龙江省（黑）黑龙江省（黑）黑A 哈尔滨，黑B 齐齐哈尔，黑C 牡丹江，黑D 佳木斯，黑E 大庆，黑F 伊春，黑G 鸡西，黑H 鹤岗，黑J 双鸭山，黑K 七台河，黑L 松花江地区（已并入哈尔滨市，车牌未改），农垦系统黑M 绥化，黑N 黑河，黑P 大兴安岭地区，黑R 农垦系统湖南省（湘）湖南省（湘）湘A 长沙，湘B 株洲，湘C 湘潭，湘D 衡阳，湘E 邵阳，湘F 岳阳，湘G 张家界，湘H 益阳，湘J 常德，湘K 娄底，湘L 郴州，湘M 永州，湘N 怀化，湘U 湘西州，湘S 省直机关直机关安徽省（皖）安徽省（皖）皖A 合肥，皖B 芜湖，皖C 蚌埠，皖D 淮南，皖E 马鞍山，皖F 淮北，皖G 铜陵，皖H 安庆，皖J 黄山，皖K 阜阳，皖L 宿州，皖M 滁州，皖N 六安，皖P 宣城，皖Q 巢湖，皖R 池州，皖S 亳州亳州山东省（鲁）山东省（鲁）鲁H 济潍坊，鲁鲁G 潍坊，鲁A 济南，鲁B 青岛，鲁C 淄博，鲁D 枣庄，鲁E 东营，鲁F 烟台，烟台，鲁宁，鲁J 泰安，鲁K 威海，鲁L 日照，鲁M滨州，鲁N 德州，鲁P 聊城，鲁Q 临沂，鲁R 菏泽，鲁S 莱芜，鲁U 青岛市增补（开发区），鲁V 潍坊市增补，鲁Y 烟台市增补烟台市增补 另:鲁O是省直机关鲁W主要是省直的私家车以前原先挂鲁0但改革和不符合鲁O条件的车公车私车都有的鲁W公车私车都有的新疆维吾尔（新）新疆维吾尔（新）新A 乌鲁木齐，新B 昌吉回族，新C 石河子，新D 奎屯，新E 博尔塔拉蒙古族，新F 伊犁哈萨克自治州直辖县、县级市（原伊宁地区），新G塔城，新H 阿勒泰，新J 克拉玛依，新K 吐鲁番，新L 哈密，新M 巴音郭楞蒙古族，新N 阿克苏，新P 克孜勒苏柯尔克孜自和田治州，新Q喀什，新R 和田江苏省（苏）江苏省（苏）苏A 南京，苏B 无锡，苏C 徐州，苏D 常州，苏E 苏州，苏F 南通，苏G 连云港，苏H 淮安，苏J 盐城，苏K 扬州，苏L 镇江，苏M 泰州，苏N 宿迁宿迁浙江省（浙）浙江省（浙）浙H 衢金华，浙浙A 杭州，浙B 宁波，浙C 温州，浙D 绍兴，浙E 湖州，浙F 嘉兴，浙G 金华，嘉兴，浙舟山州，浙J 台州，浙K 丽水，浙L 舟山江西省（赣）江西省（赣）赣H 景九江，赣赣G 九江，赣A 南昌，赣B 赣州，赣C 宜春，赣D 吉安，赣E 上饶，赣F 抚州，抚州，赣省直系统湖北省（鄂）德镇，赣J 萍乡，赣K 新余，赣L 鹰潭，赣M 南昌,省直系统湖北省（鄂）鄂A 武汉，鄂B 黄石，鄂C 十堰，鄂D 荆州，鄂E 宜昌，鄂F 襄樊，鄂州，鄂鄂H 荆鄂G 鄂州，襄樊，鄂门，鄂J 黄冈，鄂K 孝感，鄂L 咸宁，鄂M 仙桃，鄂N 潜江，鄂P 神农架林区，鄂Q 恩随州施州，鄂R 天门，鄂S 随州广西壮族（桂）广西壮族（桂）桂A 南宁，桂B 柳州，桂C 桂林，桂D 梧州，桂E 北海，桂F 南宁地区（部分划入南宁市，其它部分成立崇左市），桂G柳州地区（部分划入柳州市，其它部分成立来宾市），桂H 桂林地区(已并入桂林市)，桂J 贺州，桂K 玉林，桂L 百色，桂M 河池，桂N钦州，桂P 贵港防城港，桂R 贵港甘肃省（甘）甘肃省（甘）甘A 兰州，甘B 嘉峪关，甘C 金昌，甘D 白银，甘E 天水，甘F 酒泉，甘G 张掖，甘H 甘南藏族武威，甘J 定西，甘K 陇南，甘L 平凉，甘M 庆阳，甘N 临夏回族，甘P 甘南藏族山西省（晋）山西省（晋）晋A 太原，晋B 大同，晋C 阳泉，晋D 长治，晋E 晋城，晋F 朔州，晋H 忻州，晋J 吕运城梁，晋K 晋中，晋L 临汾，晋M 运城内蒙古（蒙）内蒙古（蒙）蒙A 呼和浩特，蒙B 包头，蒙C 乌海，蒙D 赤峰，蒙E 呼伦贝尔，蒙F 兴安盟，蒙G 通辽，蒙H 锡林郭勒盟，蒙J 乌兰察布盟，蒙K 鄂尔多斯，蒙L 巴彦淖尔盟，蒙M 阿拉善盟陕西省（陕）陕西省（陕）陕H 商安康，陕陕A 西安，陕B 铜川，陕C 宝鸡，陕D 咸阳，陕E 渭南，陕F 汉中，汉中，陕陕G 安康，杨凌高新农业示范区洛，陕J 延安，陕K 榆林，陕U 省直系统(已取消)，陕V 杨凌高新农业示范区吉林省（吉）吉林省（吉）吉H 延白城，吉白山，吉吉G 白城，吉A 长春，吉B 吉林，吉C 四平，吉D 辽源，吉E 通化，吉F 白山，松原边朝鲜族，吉J 松原闽A 福州，闽B 莆田，闽C 泉州，闽D 厦门，闽E 漳州，闽F 龙岩，三明，闽闽H 南闽G 三明，龙岩，闽省直系统平，闽J 宁德，闽K 省直系统贵州省（贵）贵州省（贵）贵A 贵阳，贵B 六盘水，贵C 遵义，贵D 铜仁，贵E 黔西南布依族苗族，贵F 毕节，贵G 安顺，贵H 黔东南苗族侗族，贵J 黔南布依族苗族黔南布依族苗族广东省（粤）广东省（粤）粤H 肇湛江，粤粤A 广州，粤B 深圳，粤C 珠海，粤D 汕头，粤E 佛山，粤F 韶关，韶关，粤粤G 湛江，庆，粤J 江门，粤K 茂名，粤L 惠州，粤M梅州，粤N 汕尾，粤P 河源，粤Q 阳江，粤R 清远，粤S 东莞，粤T 中山，粤U 潮州，粤V 揭阳，粤W 云浮，粤X 顺德区，粤Y 港澳进入内地车辆南海区，粤Z 港澳进入内地车辆青海省（青）青海省（青）青A 西宁，青B 海东，青C 海北藏族，青D 黄南藏族，青E 海南藏族，青F 果洛藏族，海西蒙古族藏族青G 玉树藏族，青H 海西蒙古族藏族西藏（藏）西藏（藏）藏A 拉萨，藏B 昌都，藏C 山南，藏D 日喀则，藏E 那曲，藏F 阿里，藏G 林芝，藏H 驻青海省格尔木市车辆管理所驻四川省天全县车辆管理所，藏J 驻青海省格尔木市车辆管理所四川省（川）川A 成都，川B 绵阳，川C 自贡，川D 攀枝花，川E 泸州，川F 德阳，川H 广元，川J 遂宁，川K 内江，川L 乐山，川M资阳，川Q 宜宾，川R 南充，川S 达州，川T 雅安，川U 阿坝藏族羌族，川V 甘孜藏族，川W 凉山彝族，川X 广安，川Y 巴中，眉山川Z 眉山固原宁夏回族（宁）宁A 银川，宁B 石嘴山，宁C 吴忠，宁D 固原琼A 海口，琼B 三亚，琼C 琼北车辆管理所：琼北车辆管理所：琼山市琼山市琼山市（已并入海口市）（已并入海口市）、儋州市、琼海市、万宁市、文昌市、澄迈县、屯昌县、定安县、临高县，琼D 琼南车辆管理所：五指山市、东方市、白沙黎族自治县、昌江黎族自治县、陵水黎族自治县、乐东黎族自治县、保亭黎族苗族自治县、琼中黎族苗族自治县，琼E 洋浦开发区洋浦开发区军车牌：军车牌：现行军车牌称为'97式'，格式是甲A-12345 第一部分为中文'天干地支'，代表解放军军种序列：，代表解放军军种序列：甲――解放军总部（总参谋部、总政治部、总后勤部）甲――解放军总部（总参谋部、总政治部、总后勤部）乙――集团军乙――集团军丙――通信和运输丙――通信和运输己――沈阳军区己――沈阳军区庚――北京军区庚――北京军区辛――兰州军区辛――兰州军区壬――济南军区壬――济南军区寅――南京军区寅――南京军区辰――成都军区辰――成都军区戌――广州军区戌――广州军区午――空军午――空军未――海军未――海军申――总装备部申――总装备部第二部分为英文字母，代表下属分类（不全）：A ――司令部、总部――司令部、总部B ――政治部――政治部C ――后勤部――后勤部D ――装备部――装备部G ――省军区――省军区H ――仓库、干休所――仓库、干休所K ――驻当地铁路、航空、水运单位军代处――驻当地铁路、航空、水运单位军代处P ――医院及医卫院校――医院及医卫院校 S ――后勤工厂――后勤工厂第三部分五位数字就是军事秘密了，不过省军区第一位是序号，如广州军区下辖湖北、湖南、广东、广西、海南各省军区分别是'戌G'1、2、3、4、5字头。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
到此图像预处理的工作基本完成。
图像预处理
心得： 在整个程序部分图像的预处理还是比较简单的 部分，关键在于预处理中各个处理的衔接顺序，以及 算子阈值参数的选定，要想准确定位车牌位置对原始 图片进行预处理是必要的。
车牌的定位
编写程序语言及作用：
[y,x,z]=size(I5);%返回I5各维的尺寸，存储在x,y,z中 I6=double(I5);%将I5转换成双精度 Y1=zeros(y,1);%产生一个y*1的零阵 for i=1:y for j=1:x if(I6(i,j,1)==1) %如果I6(i,j,1)即I6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Y1(i,1)的值加1
根据水平投影确定车牌字符高度
用水平投影来确定车牌 字符的高度
基于垂直投影的车牌字符分割方法
该算法是依据车牌字符 间的像素为零而找到各 个字符的左右位置分割 的。 由图可见：在字符之间 的像素值理想情况下为 零，实际情况可能有些 许噪声，但只要噪声不 大，已可据此实现字符 的分割。
切割结果
转换为灰度 图
边缘检测
腐蚀
形态滤波
填充图像，闭 运算
图像预处理
由于车牌的定位与车牌的识别对于色彩的要求几乎 不需要，因此第一步就直接将图片转换为灰度图像， 这样既能减少占用空间也能加快处理速度。
I1=rgb2gray(I);
图像预处理
灰度化后我们需要对其进行边缘检测 常见边缘检测算子有四种：Roberts算子，Sobel算 子，Prewitt算子，Kirsch算子 由于这次边缘检测的目的是为后续腐蚀做准备的， 因此我们选择了只考虑图像2*2领域的最简单的边缘 检测算子 Roberts算子
心得体会及感想：
通过这部分的工作，我收获很大，不单单是努力做好 了自己这部分的工作，也明白了分工合作的重要性， 并且再接替之前工作的同时懂得了为下一部分的工作 打基础，增强了自己的团体意识。
车牌分割
试验程序
实验结果
前情提要
因为我们小组负责的是车牌分割部分的程序，所以我 们的前几组应该做到整张车辆图片的预处理、识别并 且分割出车牌图像。因为我们几个小组各组都是同步 进行，所以我们小组直接在网上截取一张车牌图像进 行测试。
运行结果
⑤对处理完的图像进行字符分割
在进行车牌分割前，需要首先对车牌特征有一定分析 及了解，目前国内产检的车牌都是7个字符的长方形 车牌，按照国家标准规定，标准的车牌具有如下特征： 尺寸固定。国家标准规定，普通车牌号由7个字符组 成，每个字符的宽高比为1:2，第一个字符为汉字， 第2~4个字符为字母或数字，其余为数字，并且字符 与字符间有一定的间隔，一般蓝底白字或黄底黑字
实验步骤
我们小组选取的车牌图像。
总体思想
载入车牌区域图像，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）方 便下一个步。
①将载入的车牌区域图像转化为灰度图像
由于车牌底色跟上面 的字符的颜色对比度 很大，所以将RGB图像 转化为灰度图时，车 牌底色跟字符的灰度 值也会相差很大，这 样就可以很明显的显 现出车牌区域，便于 后续处理。
imwrite(dw,'dw.jpg');%将彩色车牌写入dw文件中 I=imread('dw.jpg');%读取车牌文件中的数据 I1 = rgb2gray(I); g_max=double(max(max(I1))); g_min=double(min(min(I1))); T=round(g_max-(g_max-g_min)/3); % T 为二值化的阈值
基于MATLAB的 汽车牌照识别程序
流程图
达到目标： 载入带车牌的汽车图片 后能正确输出车牌号码。
分工分组情况
结果演示
I=imread(‘car.jpg’);
图像预处理
陈霖 2011010992
杨硕 2011011005
图像预处理
图像预处理的操作主要是为后续定位车牌找出有用 区域也就是车牌区域。
归一化处理
分割出来的字符要进行 进一步的处理，以满足 下一步字符识别的需要。 但是对于车牌的识别， 并不需要太多的处理就 已经可以达到正确识别 的目的。在此只进行了 归一化处理，归一化大 小为 40，所以我和张旭一开始并没 有考虑复杂的情况，导致在总体调试时出现倾斜的车 辆图片无法进行分割的情况，所以最后在处理车牌区 域图片前增加了车牌倾斜校正程序，增加分割成功率
运行结果
②车牌灰度图像的二值化处理
图像的二值化处理就是将 图像上的点的灰度置为0或 255，也就是将整个图像呈 现出明显的黑白效果。即 将256个亮度等级的灰度图 像通过适当的阈值选取而 获得仍然可以反映图像整 体和局部特征的二值化图 像。
运行结果
③对图像进行均值滤波
基本原理是用均值代替原图 像中的各个像素值，即对待 处理的当前像素点（x，y）， 选择一个模板，该模板由其 近邻的若干像素组成，求模 板中所有像素的均值，再把 该均值赋予当前像素点（x， y），用这种方法对二值化图 像进行抑制噪声，但也会使 图像变模糊
PY1=MaxY;
while ((Y1(PY1,1)>=50)&&(PY1>1)) PY1=PY1-1; end PY2=MaxY; while ((Y1(PY2,1)>=50)&&(PY2<y)) PY2=PY2+1;
编写程序语言及作用：
IY=I(PY1:PY2,:,:); %行方向车牌区域确定 %%%%%% X方向 %%%%%%%%% X1=zeros(1,x);%进一步确定x方向的车牌区域 for j=1:x for i=PY1:PY2
se=strel('rectangle',[25,25]);
%构造结构元素以正方形构造一个se I4=imclose(I3,se);
图像预处理
填充之后在车牌区域外部还有少许小面积对象，我 们运用bwareaopen函数删除这些小面积对象。
I5=bwareaopen(I4,2000);
图像预处理
运行结果
④进行腐蚀或膨胀操作
腐蚀的具体操作是：用一 个结构元素(一般是3×3的 大小)扫描图像中的每一个 像素，用结构元素中的每 一个像素与其覆盖的像素 做“与”操作，如果都为 1，则该像素为1，否则为 0。 膨胀的具体操作是：用一 个结构元素(一般是3×3的 大小)扫描图像中的每一个 像素，用结构元素中的每 一个像素与其覆盖的像素 做“与”操作，如果都为 0，则该像素为0，否则为 1。 作用消除小物体或者填充 小空洞，平滑边界并且不 改原来物体变面积。
实验步骤及截图
dw=dingwei(I5);
总体原理：
定位字符主要就是通过对预处理后的图像制作行方向 像素点灰度值累积和与列方向像素点灰度值累积和的 图表，并对准坐标明确各个字母的位置。
可能遭遇的问题：
由于定位的是与处理之后的图像，所以对预处理有很 多要求，如需要将图像摆正，需要对部分有标点的车 牌进行标点处理等等。
[m,n]=size(I1);% d:二值图像
%h=graythresh(I1); I1=im2bw(I1,T/256); subplot(3,2,4); imshow(I1),title('二值化车牌图像');
编写程序语言及作用：
I2=bwareaopen(I1,20);
Y1(i,1)= Y1(i,1)+1 ;
end
编写程序语言及作用：
Py1=1; Py0=1; while ((Y1(Py0,1)<20)&&(Py0<y1)) Py0=Py0+1; end Py1=Py0; while((Y1(Py1,1)>=20)&&(Py1<y1)) Py1=Py1+1; end I2=I2(Py0:Py1,:,:); subplot(3,2,6); imshow(I2),title('目标车牌区域');
算法
图片对比
车牌字符识别
车牌字符识别
字符识别方法目前主要有基于模板匹配 算法和基于人工神经网络算法。基于模板匹 配算法首先将分割后的字符二值化,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。基于人工神经元网络的算法有两 种：一种是先对待识别字符进行特征提取， 然后用所获得特征来训练神经网络分配器； 另一种方法是直接把待处理图像输入网络， 由网络自动实现特征提取直至识别出结果。
基于垂直投影的车牌字符分割方法
投影分割方法的原理是首先将车牌图像转换为二值图 像(设白色为1，黑色为0)，然后将车牌像素灰度值按 垂直方向累加，即所谓的垂直投影。由于车牌中字符 之间的灰度值通常为O，因此，投影图将会在字符之 间形成谷底，或者说在字符处形成波峰(一种特殊的 波峰)。通过寻找两个波峰之间的谷点，将其作为字 符分割的位置，完成字符的分割。