基于图像的车牌自动识别处理系统毕业设计
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。
基于图像处理的车辆牌照识别与监控系统设计
基于图像处理的车辆牌照识别与监控系统设计摘要：随着车辆数量的不断增加和城市交通的极度拥堵，有效的车辆识别和监控系统对于交通管理和公共安全变得越发重要。
本文将介绍一种基于图像处理的车辆牌照识别与监控系统的设计。
该系统基于计算机视觉技术，通过图像采集设备和相应的算法实现车辆牌照的自动识别和监控。
本文首先介绍了车辆牌照识别与监控系统的背景和意义，然后分析了系统的整体结构和技术流程。
接着详细探讨了车辆牌照检测、定位和识别的关键技术，并介绍了目前常用的图像处理算法。
最后通过实例验证了系统设计的可行性和有效性。
关键词：图像处理、车辆牌照识别、监控系统、计算机视觉、车辆识别1.引言车辆牌照识别与监控系统是一种以计算机视觉技术为基础的智能交通监控系统。
它不仅能实时监控车辆的行驶情况，还能自动识别和记录车辆牌照信息，从而提高交通管理的效率和公共安全的水平。
随着计算机硬件性能的提高和图像处理算法的不断突破，基于图像处理的车辆牌照识别与监控系统越来越被重视和广泛应用。
2.系统设计2.1 系统结构基于图像处理的车辆牌照识别与监控系统主要由图像采集设备、图像处理模块、车辆牌照识别模块和数据库管理系统组成。
图像采集设备用于实时采集车辆牌照图像，传输给图像处理模块。
图像处理模块采用一系列的图像处理算法对车辆牌照进行检测、定位和识别。
车辆牌照识别模块对识别出的车辆牌照信息进行处理和存储。
数据库管理系统用于存储和管理车辆牌照信息，并与其他系统进行数据交互。
2.2 技术流程基于图像处理的车辆牌照识别与监控系统的技术流程包括图像采集、图像预处理、车辆牌照检测与定位、字符分割与识别以及车辆牌照信息管理。
首先，通过图像采集设备获取车辆牌照图像。
然后，对图像进行预处理，包括图像去噪、增强和调整。
接下来，采用一系列的图像处理算法实现车辆牌照的检测和定位，例如边缘检测、自适应阈值分割和形态学操作等。
再次，对定位出的车辆牌照进行字符分割并识别，常用的方法有基于模板匹配和神经网络的字符识别算法。
数字图像处理课程设计-基于图像处理的车牌识别技术
《数字图像处理》课程设计报告设计题目：基于图像处理的车牌识别技术学院：xxxxxxxxxxxxxxxx专业：xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx姓名：xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx学号：xxxxxxxxxxxxxxxxxxx指导教师：xxxxxx2015 年xx 月xx 日摘要智能交通系统已成为世界交通领域研究的重要课题，车牌识别系统作为智能交通系统的核心，起着非常关键的作用。
目前，图像处理技术在车牌识别中的应用研究已经成为科学界的一个重要研究领域。
本课程设计旨在粗浅地运用所学基本原理和知识分析数字图像处理技术在友好环境下的应用（所选车牌识别的车辆图片均为友好环境下，易于处理的实验图片，不具有广泛性）。
以车牌为研究对象，主要研究如何通过图像的预处理、车牌的定位、车牌字符分割和字符识别等一系列过程，完成车牌的识别。
关键词：智能交通、数字图像处理、车牌识别ABSTRACTIntelligent transportation system has become an important research topicin the world of transportation, license plate recognition system as thecore of intelligent transportation system, plays a key role. At present,the application of image processing technology in vehicle license platerecognition has become an important research area of the scientificcommunity.This course is designed to scratch the surface and apply the knowledgeto analyze the basic principles of digital image processing technologyin a friendly environment (experimental vehicle license platerecognition image selected pictures are environment-friendly, easy tohandle, does not have the breadth) . With license plate for the study,the main research how image preprocessing, license plate and licenseplate character segmentation and character recognition process and aseries of complete license plate recognition.Keywords：smart transportation 、Image Processing 、License Plate Recognition目录1、绪论 (4)1.1问题提出 (4)1.2背景及现状分析 (4)1.3目的及意义 (5)1.4开发工具 (5)2、系统设计 (5)2.1总体设计方案 (5)2.2流程图 (5)2.3模块功能分析 (6)2.3.1图像预处理 (6)2.3.2车牌定位 (8)2.3.3字符分割 (8)2.3.4字符识别 (10)3、系统结果分析 (12)3.1本系统结果分析 (12)3.2本系统的不足 (12)4、课程设计总结 (13)5、课程设计体会 (13)6、参考文献 (13)7、附录 (14)1、绪论伴随着工业的迅速发展，城市化的进展和汽车的普及，世界各国的交通量急剧增加。
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。
基于图像处理的车牌识别系统设计
基于图像处理的车牌识别系统设计近年来，随着数字化、智能化的快速发展，车辆管理变得越来越便捷，其中，车牌识别技术的发展可谓是一大亮点。
基于图像处理的车牌识别系统更是在各种场景下得到了广泛应用。
本文将从系统设计的角度来探讨基于图像处理的车牌识别系统的要素和实现方法。
系统组成要素一、硬件设备1、摄像头：负责将车牌所在的图像采集及传输给计算机进行相应的处理。
2、计算机：负责数据处理、分析、识别及与其他设备的通讯。
3、输入输出设备：例如显示器、存储设备，用于输出车牌识别结果或存储相关信息。
二、软件设备1、图像采集软件：运行在计算机中，负责与摄像头交互，获取车牌区域的图像。
2、车牌检测软件：根据车牌在图像中的特征，将其在图像中定位出来。
3、字符分割软件：将定位出来的车牌字符进行分割，为后续的字符识别做好准备。
4、字符识别软件：根据车牌的字符图像，识别出其中的具体字符信息。
5、车牌信息处理软件：对车牌字符信息进行处理，比如格式转化、存储等操作。
系统实现方法一、车牌检测车牌检测是车牌识别系统中非常重要的一环，它的效率和准确性关系到整个车牌识别系统的使用效果。
目前常用的车牌检测方法主要有：1、模板匹配法：将预先准备好的车牌模板与图像进行匹配，如果匹配程度高，就认为该区域可能为车牌。
2、颜色法：由于车牌颜色特定，在图像中检测预设的颜色来实现车牌检测。
3、滑动窗口法：通过滑动窗口的方法，检测图像中与车牌尺寸相似的区域。
二、字符分割字符分割是将车牌的字符从车牌中分割出来，为后续的字符识别打好基础。
常用的字符分割方法如下：1、按垂直投影法：通过垂直投影判断字符的分割位置，再将车牌按分割位置切割，得到字符图片。
2、SVM分类法：使用支持向量机分类器，训练一组分割规则，再基于分割规则进行字符分割。
三、字符识别字符识别是车牌识别系统中的核心问题，对车牌识别的准确率影响很大。
常用的字符识别方法如下：1、模板匹配法：使用模板匹配算法对字符进行匹配，匹配程度越高，识别准确率越高。
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。
基于图像处理技术的汽车牌照识别系统设计
智能交通系统的研究领域十分广阔，各国各地区的侧重点也有所不同。
如：电子收费系统是ITS在公路收费领域的具体表现，可解决收费站的“瓶颈”制约，较好地缓解收费站的交通拥挤、排队等候以及环境污染等问题。
为了满足这些需求，十分有必要在智能交通管理系统引入车辆牌照自动识别技术。
汽车牌照是车辆最清晰、准确、唯一的标志。
车辆牌照识别(Vehicle License Plate RecognitiON，简称VLPR)系统作为一个专门的计算机视觉系统，它能够自动拍摄车辆行进中的动态数据，有效判断和提取有车牌的图像数据，并实时准确的识别出车辆牌照上的字符。
1 汽车牌照自动识别系统的实现流程一个完整的汽车牌照自动识别系统主要分为图像采集，图像处理，车牌定位，字符分割，字符识别等几个部分。
图1所示是一个汽车牌照自动识别系统的主要工作流程图。
1．1 图像采集与处理图像采集目前主要采用专用摄像机连接图像采集卡，或者直接连接便携式笔记本进行实时图像采集，同时将模拟信号转换为数字信号。
图像处理主要是对采集的图像进行增强、恢复、变换等处理，目的是突出车牌的主要特征，以便更好地提取车牌区域。
1．2 车牌定位从人眼视觉的角度出发，同时根据车牌的字符目标区域特点，在二值化图像的基础上，可以提取其相应的定位特征。
这从本质上说，就是一个在参量空间寻找最优定位参量的问题，它需要用最优化方法予以实现。
一般可计算边缘图像的投影面积，寻找峰谷点，大致确定车牌位置，再计算此连通域内的宽高比，剔除不在域值范围内的连通域，最后得到的就是车牌区域。
车牌定位是车辆牌照自动识别系统中的关键和难点，实际图像中的噪声、复杂的背景等干扰都会给定位增加困难。
车辆牌照的分割是一个寻找最符合牌照特征区域的过程。
车牌检测定位方法包括图像预处理，车辆牌照粗定位，车辆牌照精确定位等几个组成部分。
图2所示是本系统的车牌定位流程图。
图像预处理部分的功能是将已经变成电信号的信息加以区分，同时去除信号中的污点、空白等噪声，并根据一定准则除掉一些非本质信号，再对文字的大小、位置和笔划粗细等进行规范化，最后简化判断部分的复杂性。
利用图像处理技术的自动车牌识别系统设计
利用图像处理技术的自动车牌识别系统设计近年来，随着计算机视觉和图像处理技术的快速发展，自动车牌识别系统在交通管理、车辆安全监控等领域扮演着重要角色。
自动车牌识别系统利用图像处理技术从车辆图像中提取车牌信息，实现车辆识别和监控。
本文将介绍一种基于图像处理技术的自动车牌识别系统设计。
自动车牌识别系统设计包括图像采集、预处理、车牌定位、字符分割和字符识别等关键步骤。
下面将逐一介绍这些步骤的具体内容。
首先，图像采集是自动车牌识别系统的基础。
通过摄像头采集车辆图像，获得待处理的图像数据。
为了保证图像质量，可以采用高分辨率的摄像头，并进行亮度、对比度和饱和度调整，以提高图像的清晰度和可视化效果。
其次，预处理阶段对采集到的图像进行处理，以获得符合车牌识别需求的图像。
预处理的主要任务包括去噪、灰度化、图像增强和边缘检测等。
去噪操作可以通过中值滤波或高斯滤波器来降低图像中的噪声。
灰度化将彩色图像转化为灰度图像，简化后续处理流程。
图像增强可以通过直方图均衡化等方法增强图像的对比度和亮度。
边缘检测通过使用边缘检测算法，如sobel、canny等算法，使车牌的边缘更加明确。
接下来是车牌定位。
车牌定位模块旨在从预处理后的图像中准确找到车牌的位置。
通常，这一步骤可以通过色彩特征、形状特征和边缘检测等方法来实现。
色彩特征包括车牌的颜色、亮度和饱和度等信息，可以通过颜色空间转换和色彩阈值操作来提取。
形状特征则可以通过角点检测、轮廓检测和凸包检测等方法来提取车牌的形状信息。
边缘检测可以通过边缘检测算法来提取车牌边缘，进而定位车牌的位置。
然后是字符分割。
字符分割模块的目的是将车牌中的字符分割为单个字符，以便后续的字符识别。
字符分割的方法可以基于图像处理技术，如投影法、边缘检测和连通区域分析等。
投影法通过统计每一列像素的黑色像素数目，然后找到峰值点，即为字符的边界。
边缘检测则可以通过边缘检测算法，如sobel、canny等算法，寻找字符边缘。
基于图像识别的车牌识别系统设计
基于图像识别的车牌识别系统设计随着现代化科技的飞速发展，人类的生产和生活已经离不开信息技术。
其中智能车牌识别系统就成为了一个重要组成部分。
智能车牌识别系统最为核心的部分就是图像识别。
本文将阐述基于图像识别的车牌识别系统设计的背景、原理及方法。
一、背景车牌识别系统是一种智能交通监控系统，是城市公共安防系统的重要组成部分。
随着城市车辆数量的增加，如何高效地监管车辆，成为了各大城市公安树立典型、打击非法车辆、实现行车安全的一个重要课题。
而基于图像识别的车牌识别系统，则成为了该领域的重点研究内容。
二、原理基于图像识别的车牌识别系统，主要是通过摄像机获取车辆的图像信息，然后进行图像处理后提取车牌信息的方法。
车牌识别系统的核心就是车牌字符识别算法。
主要分为字符分割、字符识别和容错三个部分。
1.字符分割：字符分割主要是指将整幅车牌图像分割成单个字符。
这是车牌识别系统中最为关键的环节，合理的字符分割算法可以大大提高车牌识别系统的准确性和速度。
2.字符识别：字符识别就是将分离出来的单个字符通过图像特征或模板匹配进行识别。
字符识别器的准确性取决于特征提取的准确度、特征数据的完整性、特征匹配算法的优劣、字符颜色、大小、字体等多方面因素。
3.容错：容错主要是为了避免车牌字符因为边缘灰度、遮挡、高速行驶等因素而识别错误。
一般采用人工智能技术和深度学习算法进行处理。
三、方法基于图像识别的车牌识别系统的设计一般分为以下几个步骤：1.图像采集：设计好的车牌识别系统需要安装摄像机进行图像采集。
采集到的图像通过本地存储或传输到云服务器进行处理。
2.车牌定位：在车辆图像中对车牌进行精确的定位，最终得出车牌图片，从而分割出单个字符。
3.验证码识别：对分离出来的单个字符采用图像特征或模板匹配等方法进行识别，最终得出车牌的完整文字信息。
4.车牌信息认证：得出车牌信息后，车牌识别系统可对该车辆进行认证，检查是否为合法车辆。
5.记录管理：对识别出的车辆进行记录管理，包括车辆的出入记录、车牌号码、车辆颜色、车型等信息。
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I 基于图像的车牌自动识别处理系统毕业设计 目 录 摘 要 ............................................................................................................. 错误！未定义书签。 Abstract ............................................................................................................... 错误！未定义书签。 目 录 ............................................................................................................................................... I 第1章前言 ...........................................................................................................................................1 1.1 基于图像的车牌识别系统的设计背景 ...............................................................................1 1.2 基于图像的车牌识别系统的国内外现状 ...........................................................................1 1.3 设计系统的情况 ...................................................................................................................2 第2章 方案设计 .................................................................................................................................2 2.1 设计要求 ...............................................................................................................................3 2.2方案选择 ................................................................................................................................3 2.3.1 设计方案的选择 .......................................................................................................3 2.3.2 字符识别方案的选择 ...............................................................................................3 2.3 系统方案 ...............................................................................................................................4 2.4总体方案设计 ........................................................................................................................4 2.4.1硬件设计 ....................................................................................................................5 2.4.2软件设计 ....................................................................................................................5 第3章硬件设计 ...................................................................................................................................6 3.1 主要原件介绍 .......................................................................................................................6 3.1.1 主芯片STM32T103C8T6 ............................................................................................6 3.1.2 语音芯片QGPN5 ........................................................................................................7 3.1.3 电平转换MAX232 ......................................................................................................9 3.1.4电压转换芯片 ..........................................................................................................10 3.1.5 TFT LCD液晶 ........................................................................................................ 11 3.2 模块分析 .............................................................................................................................12 3.2.1 STM32控制模块 ......................................................................................................12 3.2.2电源模块 ..................................................................................................................12 3.2.3 滤波电路 .................................................................................................................14 3.2.4 语音输出模块 .........................................................................................................14 3.2.5报警模块 ..................................................................................................................15 3.2.6 采集模块 .................................................................................................................16 3.2.7 指示灯模块 .............................................................................................................17 3.2.8 液晶显示模块 .......................................................................................................17 3.2.9 下载调试模块 .........................................................................................................18 第4章 车牌图像采集 .....................................................................................................................18 4.1 PCTO1串口摄像头说明 ......................................................................................................19 4.1.1 PCTO1串口摄像头介绍 ..........................................................................................19 4.1.2 PCTO1串口摄像头界面说明 ..................................................................................19 4.1.3 PCTO1串口摄像头通讯协议 ..................................................................................20 4.1.4PCTO1串口摄像头上电初始化流程 ........................................................................22 4.2 图像译码以及串口操作 .....................................................................................................22 4.2.1 图像的基本概念 .....................................................................................................22