车辆牌照图像识别算法研究与实现_毕业设计(论文)
车牌识别系统毕业设计
摘要车牌识别系统是智能交通系统中不可或缺的核心组成部分。
是图像处理和模式识别技术研究的热点，应用也越来越普遍。
本次毕业设计所研究的车牌识别系统可广泛应用于交通监控、公路收费、停车收费、汽车防盗、违章管理中。
汽车牌照识别系统涉及的核心技术主要包括汽车牌照定位、汽车牌照分割和汽车牌照字符识别技术。
本文对这些技术及所涉及的算法做了详细的论述，并对部分算法做了改进。
汽车牌照定位：在本次设计的系统中对车牌定位的算法包括三个过程，即颜色识别、形状识别、纹理识别。
先通过颜色识别来初步确定车牌的所在区域，再结合车牌的形状特征以及纹理特征精确定位。
汽车牌照字符分割：分割算法就是以识别汽车牌照内字符间存在的间距为依据进行分割，得到单个的字符。
汽车牌照字符识别：本文通过使用模板匹配法，将待识别字符经分割归一化成模板字体的大小，将它输入字符识别模块进行匹配，从而识别出车牌中的汉字，字母以及数字。
关键词：车牌识别；汽车牌照定位；字符分割；字符识别AbstractLicense plate recognition system is an integral part of the core component of the Intelligent Transportation Systems. It is a research hotspot of image processing and pattern recognition techniques, applications are increasingly common. The graduation project of the license plate recognition system can be widely used in traffic monitoring, highway fees, parking fees, car alarm, illegal management.Car license plate recognition system involved in core technologies include the vehicle license positioning, car license segmentation and vehicle license plate character recognition technology. Of these technologies and algorithms are discussed in detail, and improvements have been made part of the algorithm.License plate location: license plate location algorithm in the design of the system includes three processes that color recognition, shape recognition, texture recognition. First color recognition to determine the license plate area, combined with the shape feature and texture feature of the license plate precise positioning.License plate character segmentation: segmentation algorithm is based on the spacing between characters identify vehicle license segmentation, a single character.License plate character recognition: This article by using the template matching method will be to identify the characters split normalized to the template font size, enter it in the character recognition module to match, in order to identify the license plate characters, letters and numbers.KeyWords:license plate recognition; license plate location; character segmentation; character recognition1绪论1.1课题背景及意义汽车号牌是国家车辆管理法规定的具有统一式样的带有注册登记编码的号码牌，是识别车辆身份的标识。
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。
基于深度学习的车牌识别算法设计及实现研究
基于深度学习的车牌识别算法设计及实现研究近年来，车牌识别技术在交通领域得到了广泛应用。
利用此技术，可以实现智能交通系统对车辆的追踪、盗车报警、违章监控以及判别非法驾驶等多种功能。
随着深度学习技术的不断发展，人们对于车牌识别算法的要求也变得越来越高。
本文将就基于深度学习的车牌识别算法进行探讨，并对其实现方式进行研究。
一、深度学习简介深度学习是机器学习中的一种技术，它的特点是可以通过多层神经网络进行高效的特征提取和分类。
深度学习的主要优点包括准确性高、自动化程度高、可以学习复杂的非线性模式以及对感兴趣的特征进行自适应学习等。
二、常用的车牌识别算法在车牌识别算法中，常用的方法包括传统分类器（如SVM、BP神经网络）、特征提取（如哈尔特征、LBP特征）以及深度学习方法。
其中，基于深度学习的车牌识别算法已经成为当前最流行的研究方向。
三、基于深度学习的车牌识别算法原理基于深度学习的车牌识别算法主要包括两个部分：特征提取和分类。
其中，特征提取利用卷积神经网络来进行特征提取，分类则通过全连接层将特征映射到对应类别。
具体而言，车牌提取算法一般可以分为以下几步：1. 预处理：将原始图像进行大小调整、裁切和增强等预处理操作，从而提高图像的准确度和可靠性。
2. 特征提取：利用深度卷积神经网络（CNN）对图像进行特征提取，并提取出车牌中的数字和字母。
3. 分类识别：利用全连接层对特征进行映射，以得出车牌的识别结果。
四、车牌识别算法的实现本文基于Python 语言和 Keras 框架搭建车牌识别算法模型。
具体实现过程如下：1. 安装Keras框架以及Python环境。
2. 编写数据读取代码，以将数据集载入到模型进行训练。
3. 建立卷积神经网络，以提取车牌中的特征信息。
4. 建立分类器，以将提取出的特征映射到对应的类别。
5. 对模型进行参数调整，以达到最佳的性能表现。
6. 将训练好的模型进行测试，以验证模型的准确性和可靠性。
基于图像处理的车牌识别定位算法研究
目录摘要 (2)文献综述 (4)1车牌定位的研究 (4)2车牌字符识别的研究 (6)1绪论 (8)1.1课题的研究背景 (8)1.2车牌识别系统的原理 (9)1.3本论文的主要工作 (10)2 车辆牌照的定位方法 (10)2.1图像分析与处理的基本方法 (11)2.1.1图像转换 (11)2.1.2边缘检测 (12)2.1.3 灰度图象二值化 (13)2.1.4数学形态学 (14)2.2车辆牌照的预处理 (15)2.3车辆牌照的定位 (19)2.3.1车辆牌照的水平定位 (19)2.3.2车辆牌照的垂直定位 (20)2.4实验结果及分析 (22)3.字符分割方法简介 (22)4.字符的识别 (24)4.1模板设计 (25)4.2识别过程 (26)5.结束语 (28)附录 ................................. 错误！未定义书签。
参考文献. (34)致谢 (36)基于图像处理的车牌定位识别算法研究摘要：随着我国公路交通事业的迅速发展，传统的人工管理方式已越来越不能满足实际工作的需要。
近年来，通信和计算机技术在交通领域的应用受到人们广泛的关注，得到了迅速的发展。
我国的公路交通事业正在步入一个信息化、数字化的时代。
车辆牌照自动识别系统在桥梁路口自动收费、停车场无人管理、违章车辆自动记录等领域有着广泛的应用。
本论文的研究重点主要包括牌照的定位算法、牌照中字符的分割算法和字符识别算法三部分，通过对图像处理和分析技术的综合运用以及对问题本身特点的详细考察，最终实现了基于边缘特征和形态学分析的牌照定位算法。
另外，本文还对拓扑特征识别算法和神经网络识别算法进行了研究。
拓扑特征识别算法原理简单、速度快，无须进行校正;神经网络识别算法容错能力强，但算法复杂。
关键词：车牌识别、图像处理、字符分割、字符识别Based on Image Processing LPR Positioning AlgorithmAN GuangqingCollege of Engineering and Technology, Southwest University, Chongqing 400716, China Abstract：With the development of the road transportation, the traditional transportation management by hand can not meet the practical demands nowadays. More and more attention is being paid to the application of telecommunication and computer technologies in transportation and thus it is developing faster and faster. The transportation in China is going into an information and digital era. Automatic license plate identification plays an important role in Intelligent traffic control system parking lot monitor system and automatic charging system. The license plate identification system has to implement license plate region identification, character segmentation and character recognition. We use edge features and mathematics morphology to locate the plate region. In addition, there are two methods to recognized character. One is topology, which is single and quick. Other is NN, which is complex but robust.Key Words：Vehicle license plate recognition, Image processing, character segmentation,character recognition文献综述车辆牌照识别技术自1988年以来，人们就对它进行了广泛的研究，目前国内外已经有众多的算法，一些实用的LPR技术也开始用于车流监控、出入控制、电子收费等场合。
车牌识别系统毕业论文
车牌识别系统毕业论文论文(设计)题目车牌识别系统——车辆牌照定位系统的设计与实现院系名称计算机科学与技术系专业（班级）计算机科学与技术摘要车牌识别系统作为智能交通系统的一个重要组成部分，在交通监控中占有很重要的地位。
车牌识别系统可分为图像预处理、车牌定位、字符识别3个部分，其中车牌定位作为获得车辆牌照图像的重要步骤，是后续的字符识别部分能否正确识别车牌字符的关键环节。
车牌定位系统实现对车辆牌照进行定位的功能,即从包含整个车辆的图像中找到车牌区域的位置，并对该车牌区域进行定位显示，将定位信息提供给字符识别部分。
在本文中作者分析出车辆牌照具有如下特征：（1）具有固定的长宽比；（2）车牌区域内部字符数目固定；（3）字符与背景之间存在很大的颜色差别；（4）对于含有车牌信息的灰度图像，其车牌区域边缘明显，灰度跳变大，相对于车牌以外区域，具有明显的特征等。
所以，一般基于图像处理的车牌定位系统是通过分析车辆牌照的某些特征来进行定位的。
针对车牌本身固有的特征，本文首先介绍了在车牌定位过程中常用的几种数字图像处理技术：图像的二值化处理、边缘检测和图像增强等。
其次介绍了现在常用的车牌定位方法，并对这些方法进行分析，总结出各种方法的优缺点，然后在此基础上提出采用带边缘检测的灰度图像行扫描投影方法对车牌进行定位，并使用VC++6.0编码实现车牌定位系统。
最后对该系统进行了测试，测试结果表明该系统具有良好的人机交互方式，具有较高的识别正确率和较快的识别速度，对用户给定的待测图像能够迅速准确地进行车辆牌照的定位并将定位结果显示给用户，该系统具有一定的实用价值。
关键词：车牌定位，灰度图像，行扫描，投影AbstractAs an important part of the Intelligent Transportation Systems, License Plate Recognition System plays an important role in traffic monitoring area. License plate recognition system can be divided into three parts, i.e., image pre-processing, license plate location and character recognition. The vehicle license plate location is an important procedure which is used to obtain a license image. It is also the key of the following character recognition system which can identify the correct license plate characters. License plate location system can perform the vehicle license location function, i.e., finding the location of the vehicle license in the image containing the entire vehicle license plate, positioning the plate region and then demonstrating the location information on the computer screen which will be transferred to the character recognition system.In this thesis, the author analyzes the vehicle license and finds that it has the following characteristics: (1) Fixed aspect ratio. (2) Fixed license plate characters number. (3) Great color difference between characters and background.(4) Obvious edge and great intensity change for grayscale images with registration information, and obvious characteristics compared with the outer plate region. Therefore, the majority of image-based positioning systems perform location function by analyzing some characteristics of the vehicle license.According to the own inherent characteristics of license plate, this thesis introduces many commonly used digital image processing techniques in the location process of license plate: binary image processing, edge detection and image enhancement, and so on. Then, we introduce the commonly used methods of license plate location. Further, we analysis these methods and summarize their advantages and disadvantages. Moreover, we propose locating plate by using the gray-scale image projection and line scanning method with edge detection. This system was implemented by using the VC++ 6.0. Finally, the experimental results indicate that the system has a good human-computer interaction, a better identification rate and higher speed. For images provided by users, the system can quickly and accurately locate the vehicle license and display the location results to the users. Therefore, this system has some practical values.Key words: license plate location, gray-scale images, line scan, projection目录摘要 (I)Abstract ................................................................................................................................................................ I I 目录 (III)第一章绪论 (1)1.1 课题的来源及意义 (1)1.2 课题主要研究的问题 (1)1.3 系统设计的目标及基本思路 (1)1.3.1 设计目标 (2)1.3.2 基本思路 (2)第二章车牌定位中常用的数字图像处理技术 (3)2.1 汽车牌照的特征 (3)2.2 数字图像处理技术概述 (3)2.3 DIB图像概述 (3)2.4 车牌定位中常用的数字图像处理技术概述 (4)2.4.1 图像二值化 (4)2.4.2 边缘检测 (4)2.4.3 图像增强 (5)第三章车牌定位方法研究 (6)3.1 车牌定位常用方法介绍 (6)3.1.1 基于纹理特征分析的定位方法 (6)3.1.2 基于数学形态学的定位方法 (6)3.1.3 基于边缘检测的定位方法 (6)3.1.4 基于小波分析的定位方法 (6)3.1.5 基于图像彩色信息的定位方法 (6)3.2 基于行扫描灰度跳变分析的车牌定位方法 (7)第四章车牌定位系统的设计与实现 (8)4.1 车牌定位系统系统分析 (8)4.1.1系统业务需求 (8)4.1.2系统用户需求 (8)4.1.3系统功能需求 (8)4.1.4 系统运行环境需求 (8)4.2 车牌定位系统的整体架构设计 (8)4.2.1 系统总体架构 (8)4.2.2 系统技术架构 (9)4.3 车牌定位系统的功能模块划分和实现 (10)4.3.1 系统的功能模块划分 (10)4.3.2 系统的功能模块实现 (11)第五章车牌定位系统的系统测试 (16)5.1 系统测试过程 (16)5.2 系统测试结果 (17)5.3 测试结果分析 (24)第六章技术要点回顾 (26)6.1 难度分析 (26)6.2 主要工作 (26)6.3 应用的主要技术手段 (26)6.4 存在的问题及展望 (27)结论 (28)参考文献 (29)致谢 (30)第一章绪论1.1 课题的来源及意义随着全球各国汽车数量的持续增加，城市的交通状况越来越受到人们的重视。
车牌识别技术的研究和实现
车牌识别技术的研究和实现一、本文概述随着智能交通系统的快速发展，车牌识别技术作为其中的一项关键技术，已经得到了广泛的关注和应用。
本文旨在对车牌识别技术进行深入的研究和探讨，分析其原理、方法、实现及应用，以期能为相关领域的研究和实践提供有益的参考和启示。
本文将介绍车牌识别技术的基本概念、原理和技术特点，阐述其在智能交通系统中的重要地位和作用。
接着，本文将重点探讨车牌识别技术的实现方法，包括图像预处理、车牌定位、字符分割和字符识别等关键步骤，并详细分析各种方法的优缺点和适用场景。
本文还将介绍车牌识别技术在实际应用中的案例和效果，探讨其在实际应用中遇到的问题和挑战，并提出相应的解决方案和改进措施。
本文还将展望车牌识别技术的发展趋势和未来研究方向，以期为相关领域的研究和实践提供有益的参考和启示。
通过本文的研究和探讨，相信读者能够对车牌识别技术有更深入的了解和认识，同时也能够为相关领域的研究和实践提供有益的参考和借鉴。
二、车牌识别技术概述车牌识别技术，又称车牌自动识别（License Plate Recognition，LPR），是一种利用计算机视觉和图像处理技术，从视频或图像中自动检测和识别车牌信息的技术。
它涉及图像处理、机器学习、模式识别等多个领域，是实现智能交通系统、车辆监控、违法取证等应用的关键技术之一。
车牌识别系统的基本流程包括预处理、车牌定位、字符分割和字符识别等步骤。
预处理阶段主要对图像进行去噪、增强等操作，以提高图像质量，为后续处理提供基础。
车牌定位是车牌识别技术的核心，其准确性直接影响到后续的字符分割和识别效果。
字符分割则是将车牌中的字符逐一分离出来，为字符识别提供数据。
字符识别则是利用机器学习、深度学习等方法，对分割出的字符进行识别，最终输出车牌号码。
随着技术的不断发展，车牌识别技术在识别速度、准确率和鲁棒性等方面取得了显著进展。
特别是在深度学习技术的推动下，车牌识别技术在复杂背景、模糊、遮挡等恶劣环境下的识别性能得到了显著提升。
基于数字图像的车牌识别毕业设计论文 精品
目录第一部分：1.1PCI总线 (4)1.1.1 PCI总线的基本结构 (4)1.1.2 PCI总线A/D卡的通用结构 (5)1.2 A/D卡的采集、存储和显示程序 (6)1.2.1 A/D卡的采集的基本原理 (6)1.2.2 实验结果与分析 (6)1.3.3设计程序 (9)1.4结果分析 (9)第二部分：中文摘要 (10)英文摘要 (11)1 引言 (12)1.1 车牌识别技术的研究背景 (12)1.2 国内外研究现状 (12)1.3 车牌识别系统研究目的及意义 (13)1.4别系统的构成 (13)1.5论文内容安排 (14)2 车牌图像的预处理 (14)2.1 预处理技术概述 (14)2.2 图像的灰度化 (15)2.3 图像的二值化 (17)2.4 边缘检测 (18)2.4.1 Canny算子 (18)2.4.2 Roberts算子 (19)2.5 本章小结 (22)3 车牌定位 (22)3.1 常用的车牌定位算法 (22)3.1.1 基于纹理特征的车牌定位 (22)3.1.2 基于数学形态的车牌定位 (24)3.2 本章小结 (26)4 字符切割 (26)4.1 车牌字符切割方法 (26)4.2 本章小结 (28)5 字符识别 (28)5.1 字符识别概述 (28)5.2 车牌字符识别特点 (29)5.3 基于模板匹配的字符识别算法 (30)5.4 实验分析 (31)5.5 结果分析 (32)6 设计评述 (32)附录A 车牌识别程序 (34)参考文献 (47)1.1 PCI总线1.1.1 PCI总线的基本结构：PCI，外设组件互连标准(Peripheral Component Interconnect)一种由英特尔（Intel）公司1991年推出的用于定义局部总线的标准。
此标准允许在计算机内安装多达10个遵从PCI标准的扩展卡。
最早提出的PCI总线工作在33MHz频率之下，传输带宽达到133MB/s(33MHz * 32bit/s)，基本上满足了当时处理器的发展需要。
基于图像处理的车辆车牌识别与追踪算法研究
基于图像处理的车辆车牌识别与追踪算法研究车辆车牌识别与追踪是现代交通管理和安全监控中的关键技术之一。
随着交通压力和安全需求的增加，基于图像处理的车辆车牌识别与追踪算法的研究变得越来越重要。
本文将重点探讨基于图像处理的车辆车牌识别与追踪算法的研究。
一、算法原理基于图像处理的车辆车牌识别与追踪算法主要包括车牌定位、字符分割和字符识别三个步骤。
首先，车牌定位是算法的第一步，其目标是从整个图像中准确地定位出车辆的车牌区域。
常用的车牌定位算法有颜色特征法、形态学运算法和边缘检测法等。
颜色特征法利用车牌的颜色来进行车牌定位，通过分析车牌区域与其他区域的颜色差异来实现车牌的定位。
形态学运算法基于车牌区域与其他区域在形态学上的差异，通过腐蚀、膨胀等形态学运算来定位车牌。
边缘检测法利用车牌与其他区域在边缘上的显著差异来实现车牌的定位。
其次，字符分割是车牌识别算法的第二步，其目标是将定位出的车牌区域分割成单个字符。
字符分割算法主要包括垂直投影法、水平投影法和模板匹配法等。
垂直投影法利用字符与字符之间在垂直方向上的像素值差异来实现字符的分割。
水平投影法利用字符与字符之间在水平方向上的像素值差异来实现字符的分割。
模板匹配法通过将可能的字符模板与每个字符区域进行匹配，来实现字符的分割。
最后，字符识别是车牌识别算法的第三步，其目标是将分割出的单个字符识别出来。
字符识别算法主要包括模板匹配法、神经网络法和特征提取法等。
模板匹配法通过将每个字符与标准字符模板进行匹配，来实现字符的识别。
神经网络法通过训练神经网络来进行字符的识别。
特征提取法通过提取字符的特征信息，并将这些特征信息与每个字符进行比较，来实现字符的识别。
二、算法优化为提高车辆车牌识别与追踪的准确性和稳定性，目前研究者们进行了许多算法优化方式。
首先，利用深度学习方法进行车牌识别与追踪的研究，可以极大地提高识别准确率。
深度学习方法以其强大的非线性数据建模能力和大规模数据训练能力，成为车牌识别与追踪领域中的重要研究方向。
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Q260046902 专业做论文 西南科技大学 毕业设计（论文）
题目名称：车辆牌照图像识别算法研究与实现 西南科技大学本科生毕业论文 I 车辆牌照图像识别算法研究与实现
摘要：近年来随着国民经济的蓬勃发展，国内高速公路、城市道路、停车场建设越来越多，对交通控制、安全管理的要求也日益提高。因此，汽车牌照识别技术在公共安全及交通管理中具有特别重要的实际应用意义。本文对车牌识别系统中的车牌定位、字符分割和字符识别进行了初步研究。对车牌定位，本文采用投影法对车牌进行定位；在字符分割方面，本文使用阈值规则进行字符分割；针对车牌图像中数字字符识别的问题，本文采用了基于BP神经网络的识别方法。在学习并掌握了数字图像处理和模式识别的一些基本原理后，使用VC++6.0软件利用以上原理针对车牌识别任务进行编程。实现了对车牌的定位和车牌中数字字符的识别。
关键词：车牌定位；字符分割；BP神经网络；车牌识别；VC++ 西南科技大学本科生毕业论文 II Research and Realization of License Plate Recognition Algorithm
Abstract: In recent years, with the vigorous development of the national economy，there are more and more construct in the domestic expressway, urban road, and parking area. The requisition on the traffic control, safety management improves day by day. Therefore, license plate recognition technology has the particularly important practical application value in the public security and the traffic control. In the paper, a preliminary research was made on the license location, characters segment and characters recognition of the license plate recognition. On the license location，the projection was used to locate the license plate; On the characters segmentation, the liminal rule was used to divide the characters; In order to solve the problem of the digital characters recognition in the plate, BP nerve network was used to recognize the digital characters. After studying and mastering some basic principles of the digital image processing and pattern recognition, the task of license plate recognition was programmed with VC++ 6.0 using above principles. The license location and the digital characters recognition in the license plate were implemented.
Keywords: license location, characters segmentation, BP nerve network, license plate recognition, VC++ 西南科技大学本科生毕业论文 III 目 录
第1章 绪论 ..................................................................................................................... 1
1.1 课题研究背景 ............................................................................................................. 1 1.2 车辆牌照识别系统原理 ............................................................................................. 1 1.3 车辆牌照识别在国内外研究现状 ............................................................................. 2 1.4 本文主要工作及内容安排 ......................................................................................... 3 第2章 车辆牌照的定位方法 ..................................................................................... 4
2.1 车辆牌照图像的预处理 ............................................................................................. 4 2.1.1 256色位图灰度化 ................................................................................................ 4 2.1.2 灰度图像二值化 .................................................................................................. 5 2.1.3 消除背景干扰去除噪声 ...................................................................................... 6 2.2 车辆牌照的定位方法简介 ......................................................................................... 6 2.3 系统采用的定位方法 ................................................................................................. 7 2.3.1 车辆牌照的水平定位 .......................................................................................... 7 2.3.2 车辆牌照的垂直定位 .......................................................................................... 7 2.3.3 定位的算法实现 ................................................................................................ 10 2.4 实验结果分析 ........................................................................................................... 12 第3章 车辆牌照的字符分割 .................................................................................. 1
3.1 车牌预处理 ................................................................................................................. 1 3.1.1 去边框处理 .......................................................................................................... 1 3.1.2 去噪声处理 .......................................................................................................... 1 3.1.3 梯度锐化 .............................................................................................................. 4 3.1.4 倾斜调整 .............................................................................................................. 5 3.2 字符分割方法简介 ..................................................................................................... 7 3.3 系统采用的分割方法 ................................................................................................. 8 3.3.1 算法介绍 .............................................................................................................. 8 3.3.2 算法的实现 .......................................................................................................... 9 3.4 字符分割实验结果 ................................................................................................... 11