(完整版)基于数字图像处理的车牌识别本科毕业设计
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。
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。
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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。
(完整版)基于数字图像处理的车牌识别本科毕业论文
本科生毕业论文（设计）题目:基于数字图像处理的车牌识别设计**: ***学院: 数理与信息工程学院专业: 电子信息工程班级: 111学号:指导教师:刘纯利职称: 教授2014 年12 月24 日安徽科技学院教务处制目录摘要 ....................................................................关键词 ..................................................................1、设计目的 .............................................................2、设计原理: ............................................................3、设计步骤: ............................................................4、实行方案 .............................................................4.1. 总体实行方案:...................................................4.2. 各模块的实现:...................................................4.2.1输入待处理的原始图像: .......................................4.2.2图像的灰度化并绘制直方图: ...................................4.2.3 边缘检测....................................................4.2.4图像的腐蚀操作：............................................4.2.5平滑图像....................................................4.2.6除去二值图像的小对象 ........................................4.3车牌定位 .........................................................4.4字符的分割与识别..................................................4.4.1.车牌的再处理................................................4.4.2字符分割....................................................4.5车牌识别：........................................................5、总结: ................................................................6、致谢 .................................................................7、参考文献: ............................................................基于数字图像处理的车牌识别设计电子信息工程专业学生周金鑫指导教师刘纯利摘要：车牌识别在人类社会交通系统中担当重要角色，一个设计优良的车牌识别系统会给人们生活带来极大的方便，本文通过运用matlab和数字图像处理的一些知识简单通过图像预处理，车牌定位，字符分割，采用模板匹配法实现车牌字符的识别。
车牌识别毕业设计论文
车牌识别毕业设计论文车牌识别是一项实用的技术，已广泛应用于交通管理、安全监控和智能导航等领域。
本毕业设计旨在研究和实现一种高效准确的车牌识别系统，通过图像处理和模式识别的方法，实现车牌的自动检测、字符分割和识别。
在车牌识别系统中，图像处理是最关键的环节之一、首先，需要对图像进行预处理，包括二值化、滤波和去噪等操作，以提高后续处理的准确性。
然后，通过边缘检测和形态学操作，可以实现车牌的自动检测。
通过比较不同车牌的特征，可以找到最佳的车牌位置。
在车牌的字符分割过程中，一般采用基于垂直和水平投影的方法。
首先，通过垂直投影，可以得到每个字符的位置和宽度。
然后，通过水平投影，可以得到字符的高度和行间距。
通过这些信息，可以将车牌字符逐个分割出来，为后续的字符识别提供准备。
字符识别是车牌识别系统的最后一步，也是最复杂的一步。
常用的方法包括基于模板匹配和基于机器学习的方法。
在模板匹配中，需要提前准备一组字符模板，并将待识别的字符与模板进行比较，找出最佳匹配的字符。
在机器学习方法中，常用的算法包括支持向量机（SVM）和深度学习等，通过训练大量的样本数据，建立一个分类模型，实现字符的自动识别。
在实际应用中，车牌识别系统还需要考虑到诸多因素，如车牌大小的变化、光线条件的差异和图像角度的旋转等。
为了提高系统的鲁棒性，可以采用自适应阈值处理、学习算法和特征提取等技术手段。
通过本毕业设计，可以深入了解车牌识别的原理和实现方法，并通过实验验证其准确性和效率。
此外，还可以进一步优化和改进车牌识别系统，以提高其性能和适应性。
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。
车牌识别毕业设计论文
本科毕业设计（论文）( 2010 届)题目：车牌号码识别仿真分院:电子信息分院专业:电子信息工程班级:06电子本1姓名:余俊杰学号:0651035226指导老师:孙跃完成时间:2010年4月摘要车牌识别系统在交通的智能监视和管理中有着重要的应用，近几年发展非常迅速。
基于图像和字符识别技术的车牌字符识别系统也是目前国内外模式识别应用研究领域的一个热点。
尽管车牌的先验知识比较丰富，但是在复杂的背景下，车牌中的字符识别仍然比较困难。
目前的车牌识别系统大多是针对简单场景、单一车牌。
车牌字符识别系统的关键技术包括数字图像处理、车牌定位、车牌字符分割和字符识别技术。
本文对已定位好的车牌进行图像位图读取、图像二值化、字符分割、提取字符特征、BP神经网络设计等模块进行了初步的研究。
在字符分割方面，分析了牌照图像二值化与标准归一化以及几何校正的各种算法。
借助牌照字符固定宽度、间距的固定比例关系等先验知识实现字符的分割。
在特征提取方面，将字符归一化，再采用13特征法进行字符特征提取。
在字符识别方面，分析比较了常用的字符识别方法。
在此基础上详细分析基于BP神经网络的识别方法。
实验结果证明，所采用的BP神经网络具有良好的性能满足在复杂环境下实时识别车牌的要求，具有一定的理论和实际意义。
关键词：车牌字符识别；特征提取；BP神经网络；MATLABABSTRACTLicense plate recognition system has important applications in the intelligent traffic monitoring and management developed rapidly in recent years. Based on image and character recognition technology license plate recognition system pattern recognition at home and abroad is also a hot field of applied research. Although the license plate of the prior knowledge rich, but in a complex background, the license plate of the character recognition is still more difficult. Most of the current license plate recognition system is a simple scenario for a single plate.The key technologies of license plate recognition system include digital image processing, license plate location, license plate character segmentation technology. This article has been positioning for a good license plate reads the bitmap image, image binarization, character segmentation, feature extraction of characters, BP neural network design module for a more detailed study.In the character segmentation area. Analyze of the license plate image binarization with the standard normalization and geometric correction algorithms. With fixed-width character license, a fixed proportion of the relationship between the pitch prior knowledge to achieve segmentation of characters.In feature extraction. The character normalization, again using 13 features of character feature extraction method.In character recognition, analyze and compared of the common character recognition. On the basis of this detailed analysis based on BP neural networks recognition. The results show that BP neural network used good performance in a complex environment to meet real-time identification license plate requirements, with some theoretical and practical significance.Keywords:License plate character recognition;Feature Extraction;BP neural network; MATLAB.目录摘要 (I)ABSTRACT (II)1 绪论 (1)1.1 课题背景 (1)1.2 国内外研究现状 (2)2 图像的预处理 (4)2.1 图像的二值化 (4)2.2 牌照上下边框和铆钉的去除 (5)2.3 车牌字符细化 (5)2.4本章小结 (6)3 车牌字符分割 (6)4 车牌字符特征提取 (8)4.1字符常用的特征提取方法 (9)4.2十三点网格特征提取方法 (9)5 车牌字符的识别 (10)5.1 字符识别简介 (10)5.2 基于BP神经网络的字符识别 (11)5.3BP神经网络的设计 (12)5.3.1 输入层神经元个数 (13)5.3.2 隐含层神经元数目 (13)5.3.3 输出层神经元个数 (13)5.3.4 传递函数的选择 (14)5.3.5 BP网络的参数设置 (14)5.3.6 BP神经网络的创建 (14)5.4 BP神经网络的运用 (18)6 结论 (19)致谢 (20)参考文献 (21)1 绪论1.1 课题背景近几年，我国道路交通迅猛发展．随之也带来了对交通管理自动化的迫切需求。
基于数字图像处理的车牌识别系统设计
基于数字图像处理的车牌识别系统摘要汽车的数量的日渐增多，目前，城市的交通情况受到了人们极大的关注，怎样进行有效的交通管理便成为了人们关注的重点。
针对此问题，人们利用新的科学技术，不断努力研发出了各种交通道路监视、管理系统等。
这些系统，通过使用车辆检测装置对过往的车辆进行检测，对相关的交通数据进行提取，是为了达到监控、管理和指挥交通的目的。
车牌识别系统现已经在高速公路、城市十字交通路口和停车场等项目中拥有着不可替代的地位。
本设计使用数字图像处理方法，来解决车牌识别的问题。
通过数字图像处理技术，对原始汽车图像进行处理，通过对图像的预处理、车牌定位、字符分割和字符识别四部分进行处理，最终得到车牌识别的字符。
本设计的图像预处理是把汽车图像通过灰度化、二值化、边缘检测等操作，转变成易于定位的图像；车牌定位是首先利用边缘检测和形态学处理对车牌进行预定位，之后利用Radon变换倾斜矫正车牌，最后进行精确定位剪切车牌；字符分割是通过投影法进行字符的切分，然后利用双线性插值算法对字符进行归一化的处理；字符识别是将归一化之后的字符和建立好的模板字符库进行逐一比对，通过找差值来实现字符的匹配。
本设计的算法是在MATLAB2017b上进行了仿真和测试，可以较好的识别出车牌号码。
关键词：图像处理，车牌识别，边缘检测，MATLABLicense plate recognition system based on digital imageprocessingAbstractThe number of cars is increasing day by day. At present, people pay great attention to the traffic situation of the city. How to carry out effective traffic management has become the focus of people's attention. In response to this problem, people have made continuous efforts to develop various traffic road monitoring and management systems by using new science and technology. These systems, through the use of vehicle detection devices to detect the passing vehicles, extract the relevant traffic data, in order to achieve the purpose of monitoring, management and command of traffic. License plate recognition system now has an irreplaceable position in expressway, urban cross traffic intersection and parking lot projects.This design uses digital image processing method to solve the problem of license plate recognition. Through the digital image processing technology, the original vehicle image is processed. Through the image preprocessing, license plate positioning, character segmentation and character recognition, the characters of license plate recognition are finally obtained. The image preprocessing of this design is to transform the automobile image into the image which is easy to locate through the operation of grayscale, binarization, edge detection, etc.; the license plate location is to use the edge detection and morphological processing to pre locate the license plate, then use Radon transform to tilt and correct the license plate, and finally carry out the accurate location and cutting of the license plate; the character segmentation is to cut the characters through the projection method Then, the bilinear interpolation algorithm is used to normalize the characters. Character recognition is to compare the normalized characters with the established template character library one by one, and to match the characters by finding the difference. The algorithm of this design is simulated and tested on matlab2017b, which can recognize the license plate number better.Keywords: Image processing, license plate recognition, edge detection, MATLAB目录1 绪论 (1)1.1 研究背景及意义 (1)1.2 车牌识别系统现状 (1)1.2.1 国内外研究现状 (1)1.2.2 车牌识别技术的应用情况 (3)1.2.3 车牌识别技术的难点 (3)1.3 本文研究内容与结构安排 (4)2 车牌识别系统设计 (5)2.1图像预处理 (5)2.1.1图像灰度化 (5)2.1.2二值化 (7)2.1.3中值滤波 (7)2.1.4边缘检测 (8)2.1.5数学形态学处理 (8)2.2 车牌定位 (10)2.2.1车牌预定位 (11)2.2.2车牌倾斜校正 (12)2.2.3车牌精确定位及剪切 (13)2.3 字符分割 (14)2.3.1传统车牌字符分割算法 (14)2.3.2基于先验知识约束的垂直投影分割算法 (15)2.3.3字符归一化 (16)2.4 字符识别 (17)3 车牌识别系统开发与性能检验 (11)3.1车牌识别系统开发 (20)3.1.1系统开发软件 (20)3.1.2系统操作界面 (20)3.2车牌识别系统运行过程 (21)3.2.1进一步优化设计 (23)3.3车牌识别系统的分析 (23)总结 (25)致谢 (26)参考文献 (27)1绪论1.1研究背景及意义近些年，私家车的需求数量迅速上升，城市交通设施的快速发展无法跟上车辆的增加，而大规模交通设施的大力发展也解决不了现有的交通拥挤问题，由于被限制的城市空间和政策资金的有限，道路基础设施的建设，受到了严重的制约，所以发展现代智能交通系统，是一个迫切的问题。
毕业设计论文_车牌识别系统的设计与实现参考
毕业设计论文_车牌识别系统的设计与实现参考摘要：车牌识别系统是基于计算机视觉和图像处理技术的智能化交通系统的重要组成部分。
本文基于深度学习算法，结合图像处理技术，设计并实现了一套车牌识别系统。
该系统主要包括图像预处理、车牌定位、字符分割和字符识别四个模块。
经过大量实验和测试，验证了该系统具有较高的准确性和实用性。
本文的研究成果对于智能交通系统的发展和优化有着重要的意义。
关键词：车牌识别系统；深度学习算法；图像预处理；车牌定位；字符分割；字符识别1.引言车牌识别系统是智能交通系统中的一个重要组成部分，具有广泛的应用前景。
但是由于车牌图像的复杂性和多样性，传统的车牌识别方法存在一些问题，如准确率低、鲁棒性差等。
因此，本文基于深度学习算法，结合图像处理技术，设计并实现了一套车牌识别系统。
2.系统设计车牌识别系统主要由图像预处理、车牌定位、字符分割和字符识别四个模块组成。
图像预处理主要包括灰度化、二值化和图像增强等处理，旨在提高车牌图像的质量和清晰度。
车牌定位利用图像处理技术定位出图像中的车牌区域，为后续字符分割和字符识别提供基础。
字符分割将车牌图像中的字符进行分割，以便进行后续的字符识别。
最后，字符识别利用深度学习算法对分割好的字符进行识别。
3.系统实现本文使用Python编程语言和OpenCV、TensorFlow等开发工具实现了车牌识别系统。
首先，对原始图像进行灰度化处理，并使用图像增强技术提高图像的质量。
然后，利用二值化处理将图像转换为二值图像。
接下来，利用图像处理技术对二值图像进行车牌定位，找到车牌区域。
然后，对车牌区域进行字符分割，得到分割好的字符。
最后，利用TensorFlow实现的深度学习模型对字符进行识别。
4.实验结果通过大量实验和测试，本文的车牌识别系统在车牌图像的识别准确率和鲁棒性方面取得了较好的效果。
实验结果表明，该系统在光照条件不同、车牌类型不同等复杂环境下仍能实现较高的识别准确率。
车牌识别系统毕业设计
车牌识别系统毕业设计车牌识别系统是一种基于计算机视觉领域的技术，通过对车辆的图像进行特征提取和模式识别，自动识别车牌号码。
车牌识别系统在交通管理、停车场管理、车辆信息记录等方面具有广泛应用，因此在毕业设计中选择车牌识别系统作为课题是非常具有实际意义的。
首先，系统需要对车辆图像进行预处理，以去除图像中的噪声和干扰。
常用的预处理方法包括图像灰度化、二值化、中值滤波、边缘检测等。
这些预处理方法可以提高车牌的辨识率和识别准确性。
其次，车牌定位是车牌识别系统的重要环节。
车牌定位可以通过图像边缘检测、颜色特征提取等方法来实现。
在车牌定位过程中，需要考虑车辆在图像中的位置、角度和尺寸等因素，以确保定位到正确的车牌区域。
然后，字符分割是指将车牌图像中的字符分割为单个字符，为后续的字符识别做准备。
字符分割可以通过图像灰度投影、边缘连接等方式来实现。
在字符分割中，需要考虑字符之间的距离、重叠、形状等因素，以确保正确的分割结果。
最后，字符识别是车牌识别系统的核心环节。
字符识别可以通过模板匹配、特征提取、神经网络等方式来实现。
在字符识别过程中，需要考虑字符的大小、形状、字体等因素，以确保识别的准确性和鲁棒性。
除了以上的核心步骤，车牌识别系统还可以进行车牌类型判断、车牌颜色识别、车辆特征提取等功能的开发。
通过这些功能的实现，可以提高车牌的识别准确度和系统的实用性。
在实际的毕业设计中，可以选择使用编程语言（如Python、C++等）和图像处理库（如OpenCV）来实现车牌识别系统。
根据设计需求，可以选择合适的算法和模型，进行系统的设计和开发。
同时，还可以进行实验和测试，验证系统的性能和可靠性。
总之，车牌识别系统是一项具有广泛应用的技术，对交通管理和车辆信息记录等方面具有重要意义。
通过系统的设计和开发，可以提高车牌识别的准确性和效率，为交通运输行业提供更加智能化和便捷的服务。
基于图像处理技术的车辆车牌自动识别系统设计
基于图像处理技术的车辆车牌自动识别系统设计车辆车牌自动识别系统是一种基于图像处理技术的智能系统，能够自动识别车辆的车牌信息，并将识别结果反馈给系统使用者。
本文将介绍车辆车牌自动识别系统的设计原理、流程和关键技术，并讨论其在实际应用中的意义和前景。
1. 引言车辆车牌自动识别系统是借助计算机视觉和图像处理技术，通过处理车辆图像信息，自动提取出车牌号码的一种技术。
该系统可以广泛应用于交通管理、停车场管理、安防监控等领域，提高工作效率，提供更加精准的车辆信息。
2. 系统设计原理车辆车牌自动识别系统设计的主要原理是基于数字图像处理的模式识别技术。
其流程包括图像获取、车牌定位、字符分割和字符识别等关键步骤。
首先，通过摄像头等设备获取车辆图片。
然后，使用图像处理算法对获取的车辆图片进行预处理，包括图像增强、噪声去除、图像平滑等操作，以提高后续车牌定位的准确性。
接下来，通过目标检测和图像分割等算法，确定车辆图片中的车牌区域，并将其分割成若干个字符图像，为后续的字符识别做准备。
最后，使用字符识别算法对分割出的字符图像进行识别，将识别结果返回给系统使用者。
3. 关键技术介绍（1）图像预处理：车辆车牌图像通常存在一定的噪声和光照变化，对图像进行增强、去噪和平滑等预处理操作，可以提高车牌定位和字符识别的准确性。
（2）车牌定位：车牌定位是整个系统的关键步骤，常用的定位方法包括颜色定位、形状定位和边缘定位等。
这些方法可以通过设定一些约束条件（如车牌尺寸、颜色、形状等）来定位车牌区域。
（3）字符分割：字符分割是将车牌图片中的字符分割成单独的字符图像，以便后续的字符识别。
常见的字符分割方法包括基于垂直投影、连通区域、区域生长等。
（4）字符识别：字符识别是根据字符图像的特征进行分类和识别的过程。
常见的字符识别方法包括基于模板匹配、神经网络、支持向量机等。
4. 应用前景与意义车辆车牌自动识别系统在交通管理、停车场管理、安防监控等领域有着广泛的应用前景和意义。
车牌识别系统毕业设计
车牌识别系统毕业设计车牌识别系统毕业设计一、引言车牌识别系统是一种利用计算机视觉技术，通过对车辆的车牌进行图像处理和识别，实现自动化识别和管理的系统。
随着城市交通的快速发展和车辆数量的不断增加，传统的人工车牌识别方式已经无法满足实际需求，因此开发一种高效、准确的车牌识别系统具有重要意义。
二、系统设计1. 系统架构车牌识别系统主要由图像采集、图像处理、车牌定位、字符识别和结果输出等模块组成。
图像采集模块负责获取车辆的图像信息，图像处理模块对采集到的图像进行预处理，车牌定位模块用于定位车牌在图像中的位置，字符识别模块将车牌中的字符进行识别，最后将识别结果输出。
2. 图像采集图像采集是车牌识别系统的第一步，常用的图像采集设备包括摄像头和摄像机。
在设计车牌识别系统时，需要选择合适的图像采集设备，并考虑到光线、角度和距离等因素对图像质量的影响。
3. 图像处理图像处理是车牌识别系统的核心环节，它包括图像增强、图像滤波、图像分割等步骤。
通过对图像进行处理，可以提高车牌边缘的清晰度，减少噪声的干扰，为后续的车牌定位和字符识别提供更好的条件。
4. 车牌定位车牌定位是车牌识别系统的关键步骤，它通过对图像进行分析和处理，确定车牌在图像中的位置和大小。
常用的车牌定位算法包括基于颜色特征的方法、基于边缘特征的方法和基于形状特征的方法等。
5. 字符识别字符识别是车牌识别系统的最后一步，它通过对车牌中的字符进行分割和识别，得到车牌的具体信息。
字符识别的方法主要包括基于模板匹配的方法、基于特征提取的方法和基于神经网络的方法等。
三、系统实现1. 硬件平台车牌识别系统的硬件平台主要包括计算机、摄像头和显示设备等。
计算机需要具备较高的处理能力和存储空间，以满足图像处理和字符识别的需求。
2. 软件平台车牌识别系统的软件平台主要包括操作系统、图像处理库和字符识别算法库等。
操作系统可以选择Windows、Linux等，图像处理库可以选择OpenCV、Matlab 等，字符识别算法库可以选择Tesseract、OCR等。
毕业设计(论文)-基于图像的车牌自动识别处理系统
摘要本设计是针对公路监控的需要，设计的基于单片机的车牌识别处理系统，可实现车牌的判断识别以及报警。
本设计分为四大部分，图像的采集，图像处理，stm32程序的快速开发，单片机的外围电路设计。
其中，用串口摄像头进行车牌图像的采集，利用MATLAB这个软件工具，将采集到的车牌图像数据通过MATLAB环境中建立的串口对象传到MATLAB中，接着进行图像的译码,译码完成后，就可对该车牌图像进行图像处理，提取图形的车牌区域，对该区域进行处理，最终识别出车牌图像中的车牌信息。
最后再是利用rapidstm32模块的可视化交互式程序设计环境，在Smiulink下建模转化为基于stm32的C程序及工程，实现stm32程序的快速开发，最后在对程序做一些调整，设计该系统的外围电路，进行电路设计。
【关键字】车牌识别、图像处理、MATLAB、电路设计AbstractThis design is the need for road monitoring, license plate recognition processing system based on single chip design, which can realize the judgment of license plate recognition and alarm. This design is divided into four parts, image acquisition, image processing, rapid development of the STM32 program, the external microcontroller circuit design. Among them, using serial camera were license plate image acquisition, and establish serial object in MATLAB, to receive image data. Then, Followed by image decoding. After the completion of the decoding can be on the license plate image for image processing, and license plate region extraction in graphics, then in the region carried out, finally identify the license plate vehicle license plate image.Finally using visual interactive programming environment of the rapidstm32 module in smiulink modeling into C program and project based on STM32 stm3 2 the rapid development of procedures, and make some adjustments to the program, the design of the external circuit of the system, circuit design.【Key words】license plate recognition, image processing，MTLAB，circuit design目录摘要 (I)Abstract ................................................................................................................................................ I I 目录............................................................................................................................................. I II 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 (3)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 (7)3.1 主要原件介绍 (7)3.1.1 主芯片STM32T103C8T6 (7)3.1.2 语音芯片QGPN5 (8)3.1.3 电平转换MAX232 (9)3.1.4电压转换芯片 (11)3.1.5 TFT LCD液晶 (12)3.2 模块分析 (13)3.2.1 STM32控制模块 (13)3.2.2电源模块 (14)3.2.3 滤波电路 (15)3.2.4 语音输出模块 (16)3.2.5报警模块 (16)3.2.6 采集模块 (17)3.2.7 指示灯模块 (18)3.2.8 液晶显示模块 (18)3.2.9 下载调试模块 (19)第4章车牌图像采集 (20)4.1 PCTO1串口摄像头说明 (20)4.1.1 PCTO1串口摄像头介绍 (20)4.1.2 PCTO1串口摄像头界面说明 (21)4.1.3 PCTO1串口摄像头通讯协议 (21)4.1.4PCTO1串口摄像头上电初始化流程 (23)4.2 图像译码以及串口操作 (23)4.2.1 图像的基本概念 (23)4.2.2 JPEG档介绍 (24)4.2.3 JPEG译码过程 (27)第 5章车牌图像处理 (30)5.1 图像灰度化与二值化 (30)5.1.1图像灰度化 (30)5.1.2灰度直方图阀值提取及图像的二值化 (32)5.2 车牌图像边缘检测 (33)5.2.1 边缘检测概述 (33)5.2.2边缘检测方法 (33)5.3车牌定位和提取 (36)5.3.1车牌定位及提取概述 (36)5.3.2车牌定位 (36)5.3.3车牌提取 (38)5.4车牌字符分割 (39)5.4.1分割前的处理 (40)5.4.2字符分割 (41)5.5车牌字符识别 (43)5.5.1 字符归一化 (43)5.5.2字符识别 (44)5 .6 stm32软件快速开发 (45)总结与体会 (46)致谢词 (47)【参考文献】 (48)附录 (50)第1章前言1.1 基于图像的车牌识别系统的设计背景随着经济的发展，每个城市之间的交通越来越复杂，汽车越来越多，它们在给出行提供方便的同时增加了车辆管理的难度，目前人工管理的方式已经不能满足人们的需求。
〔大学论文〕基于数字图像处理的车牌识别系统设计与实现(含word文档)
基于数字图像处理的车牌识别系统设计与实现目录摘要 (1)1.设计原理 (2)2．详细设计步骤 (3)2.1提出总体设计方案 (3)2.2预处理及边缘提取 (4)2.2.1图象的采集与转换 (4)2.2.2边缘提取 (5)2.3牌照的定位和分割 (9)2.3.1牌照区域的定位 (9)2.3.2牌照区域的分割 (10)2.3.3车牌进一步处理 (11)2.4字符的分割与归一化 (12)2.4.1字符分割 (13)2.4.2字符归一化 (13)2.5字符的识别 (13)3．设计结果及分析 (16)4．程序源代码 (19)4.1基于matlab的程序源代码 (19)4.2基于VC++的程序源代码 (31)5．结语 (57)6．心得体会 (58)7．参考文献 (59)摘要汽车牌照自动识别系统是制约道路交通智能化的重要因素,包括车牌定位、字符分割和字符识别三个主要部分。
本文首先确定车辆牌照在原始图像中的水平位置和垂直位置,从而定位车辆牌照,然后采用局部投影进行字符分割。
在字符识别部分,提出了在无特征提取情况下基于支持向量机的车牌字符识别方法。
实验结果表明,本文提出的方法具有良好的识别性能。
随着公路逐渐普及，我国的公路交通事业发展迅速，所以人工管理方式已经不能满着实际的需要，微电子、通信和计算机技术在交通领域的应用极大地提高了交通管理效率。
汽车牌照的自动识别技术已经得到了广泛应用。
关键字：车牌识别系统、智能化交通、车牌定位、字符分割、字符识别AbstractVehicle license plate recognition system is the intelligent road traffic constraints important factors,including the license plate location,character segmentation and character recognition of three main parts.Firstly,the vehicle license in the original image to determine the horizontal and vertical position,thereby positioning the vehicle license,and character segmentation using a local projection.In the character recognition part of the proposed feature extraction in the case of non-support vector machine based license plate recognition method.Experimental results show that the proposed method has good recognition performance.With the increasing popularity of road,road transport in China has developed rapidly,so the artificial management has not full of actual needs,microelectronics,communications and computer technology applications in the transport sector has greatly improved the efficiency of traffic management.Automatic license plate recognition technology has been widely used.Keywords:license plate recognition system,intelligent transportation,license plate localization,character segmentation,character recognition1.设计原理由于车辆牌照是机动车唯一的管理标识符号，在交通管理中具有不可替代的作用，因此车辆牌照识别系统应具有很高的识别正确率，对环境光照条件、拍摄位置和车辆行驶速度等因素的影响应有较大的容阈，并且要求满足实时性要求。
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。
基于数字图像处理的车牌定位与识别 毕业设计
毕业设计（论文）题目基于数字图像处理的车牌定位与识别姓名学号0911121106所在学院理学院专业班级09信科1指导教师日期2013年3月29 日毕业设计（论文）任务书学院理学院指导教师徐斌职称学生姓名专业班级09信科1学号0911121106 设计题目基于数字图像处理的车牌定位与识别设计内容目标和要求首先了解各种图像处理的基本方法，及其优缺点，结合车牌定位技术，熟悉图像定位技术的机制和原理，静态目标图像的识别方法和机理，然后熟悉单一环境下的运动图像识别和跟踪技术。
最后采用粗定位和精细定位相结合的车牌定位方法从运动图像中定位目标图像边缘，从而获取有用图像。
最好能够使用Matlab或者phtoshop对截取的图形进行加工处理，获得更高质量的目标图像。
要求：有一定的图像处理技术，能运用matlab或者phtoshop等软件处理图像。
指导教师签名：年月日基层教学单位审核学院审核此表由指导教师填写学院审核1毕业设计（论文）学生开题报告课题名称基于数字图像处理的车牌定位与识别课题来源课题类型指导教师学生姓名学号0911121106 专业班级09信科1本课题的研究现状、研究目的及意义随着我国经济的快速发展，智能交通系统将会成为现代交通管理发展的必然趋势。
车辆自动识别系统是智能交通系统(工TS)实现的前提。
车牌识别是车辆自动识别系统中最有发展前景的技术之一。
车牌识别系统主要由车牌定位、字符分割和字符识别三部分组成。
其中，车牌定位是字符分割和字符识别的基础，对整个系统的性能起着至关重要的作用，决定着系统的识别速度和识别精度。
从图像处理的性质来看，车牌定位主要分为基于灰度图像的车牌定位和基于彩色图像的车牌定位。
基于灰度图像的车牌定位速度较快，但定位精度不高，受环境、光照等因素影响较大;彩色图像包含的信息比灰度图像多得多，因而更易于车牌定位，但运算量大，因此，基于彩色图像的车牌定位研究较少。
近年来，随着计算机技术和图像处理技术的飞速发展，基于彩色图像的车牌定位将是车牌定位研究的热点。
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。
基于数字图像处理的车牌识别系统
基于数字图像处理的车牌识别系统基于数字图像处理的车牌识别系统言经官电气学院电子112摘要：车牌识别系统（License Plate Recognition 简称LPR）技术基于数字图像处理，是智能交通系统中的关键技术，同时他的发展也十分迅速，已经逐渐融入到我们的现实生活中。
文章介绍了车牌识别系统的意义、图像去噪处理以及图像二值化方法,并通过仿真试验模拟了图像处理的过程。
本文所做的工作在于前期的图像预处理工作。
本次设计着重在于图像识别方面, 中心工作都为此而展开,文中没有进行车牌的定位处理,而是采用数码相机直接对牌照进行正面拍照,获取原始车牌图像。
之后利用Matlab编程对图片进行了大小的调整、彩色图片转化成灰度图片、图片去噪、以及图片二值化等工作。
其中,去噪与二值化是关系图像识别率的关键。
关键字：车牌识别系统；图像预处理；字符识别；Matlab；去噪；二值化引言智能交通系统（ITS）是当今世界交通管理体系发展的必然趋势，而作为智能交通系统中的重要组成部分之一的车牌自动识别技术，目前已被广泛应用于城市道路监控、高速公路收费与监控、小区与停车场出入口管理、公安治安卡口等场合，成为研究的热点。
伴随我国国民经济的高速发展，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。
因此迫切需要采用高科技手段,对违法违章车辆牌照进行登记, 在这种情况下，作为信息来源的自动检索，图像识别技术越来越受到人们的重视。
车牌识别系统的出现成为了交通管制必不可少的有力武器。
1 车牌识别系统的目标利用计算机等辅助设备进行的自动汽车牌照自动识别就是在装备了数字摄像设备和计算机信息管理系统等软硬件平台的基础之上，通过对车辆图像的采集，采用先进的图像处理、模式识别和人工智能技术，在图像中找到车牌的位置，提取出组成车牌号码的全部字符图像，再识别出车牌中的文字、字母和数字，最后给出车牌的真实号码。
国外的车牌识别研究始于80 年代，90 年代始已有不少成套的产品出现。
车牌识别 毕业设计
车牌识别毕业设计车牌识别毕业设计随着科技的不断发展，智能交通系统已经逐渐成为城市交通管理的重要组成部分。
其中，车牌识别技术作为智能交通系统的核心技术之一，具有广泛的应用前景。
本文将探讨车牌识别技术在毕业设计中的应用，并分析其原理、挑战以及未来发展趋势。
一、车牌识别技术的原理车牌识别技术主要基于计算机视觉和模式识别技术，通过对车辆图像进行处理和分析，提取车牌信息。
其主要包括图像采集、图像预处理、特征提取和字符识别等步骤。
首先，通过摄像头等设备采集车辆图像，然后对图像进行预处理，如去噪、增强对比度等。
接下来，通过特征提取算法，提取车牌的形状、颜色等特征。
最后，利用字符识别算法，将提取到的特征与已知的字符模板进行比对，从而实现车牌的识别。
二、车牌识别技术在毕业设计中的应用1. 智能停车系统智能停车系统是车牌识别技术的一个重要应用领域。
通过将车牌识别技术应用于停车场管理系统中，可以实现车辆的自动进出、停车位的智能分配等功能。
毕业设计可以基于此应用，设计一个智能停车系统的原型，包括车牌识别设备、数据库管理系统以及用户界面等。
2. 交通违法监控车牌识别技术还可以应用于交通违法监控系统中。
通过在交通路口等关键位置设置车牌识别设备，可以实时监测车辆的违法行为，如闯红灯、逆行等。
毕业设计可以以此为基础，设计一个交通违法监控系统的算法，实现对违法车辆的自动识别和记录。
三、车牌识别技术的挑战尽管车牌识别技术在智能交通系统中有着广泛的应用前景，但是仍然面临着一些挑战。
首先，车牌图像的质量和环境条件对识别效果有很大影响。
例如，夜间、雨天等恶劣环境下的车牌图像质量较差，容易造成识别错误。
其次，车牌的多样性也是一个挑战。
不同地区、不同车型的车牌形状、颜色等存在差异，需要针对性地设计识别算法。
此外，车牌识别技术还面临着隐私保护和安全性等问题，需要在设计中加以考虑。
四、车牌识别技术的未来发展趋势随着人工智能和深度学习技术的不断发展，车牌识别技术也将得到进一步提升。
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本科生毕业论文（设计）题目: 基于数字图像处理的车牌识别设计姓名:周金鑫学院:数理与信息工程学院专业:电子信息工程班级:111 学号:指导教师:刘纯利职称: 教授2014 年 12 月 24 日安徽科技学院教务处制目录摘要 ....................................................................关键词 ..................................................................1、设计目的 .............................................................2、设计原理: ............................................................3、设计步骤: ............................................................4、实行方案 .............................................................4.1. 总体实行方案:...................................................4.2. 各模块的实现:...................................................4.2.1输入待处理的原始图像: .......................................4.2.2图像的灰度化并绘制直方图: ...................................4.2.3 边缘检测....................................................4.2.4图像的腐蚀操作：............................................4.2.5平滑图像....................................................4.2.6除去二值图像的小对象 ........................................4.3车牌定位 .........................................................4.4字符的分割与识别..................................................4.4.1.车牌的再处理................................................4.4.2字符分割....................................................4.5车牌识别：........................................................5、总结: ................................................................6、致谢 .................................................................7、参考文献: ............................................................基于数字图像处理的车牌识别设计电子信息工程专业学生周金鑫指导教师刘纯利摘要：车牌识别在人类社会交通系统中担当重要角色，一个设计优良的车牌识别系统会给人们生活带来极大的方便，本文通过运用matlab和数字图像处理的一些知识简单通过图像预处理，车牌定位，字符分割，采用模板匹配法实现车牌字符的识别。
关键词：图像预处理边缘处理字符分割字符识别1、设计目的车牌识别系统主要是为了辨别所拍图片中的车牌部分，以此识别车辆。
通过车牌识别系统的设计，来实现经过我校西大门的车辆的识别。
2、设计原理:设计的原理主要如下图所示：3、设计步骤:流程图如下:4、实行方案4.1. 总体实行方案:用摄像机获取自然环境下的汽车彩色图像，将彩色图像用matlab软件处理成灰度图像并绘制直方图，然后进行边缘检测图像的腐蚀，平滑图像以及去除二值图像的小对象等操作，再进行车牌的定位和字符分割与识别最终达到识别车牌照的目的。
4.2. 各模块的实现:4.2.1输入待处理的原始图像:I=imread(‘car.jpg');imshow(I);%显示车牌的原始图片，结果如下：图4.2.1原始图像picture14.2.2图像的灰度化并绘制直方图:彩色图像的存储器所需的成本高，且减缓系统的速度执行，所以，在图像识别处理彩色图像一般都转换成灰度图像，以加快图像信息的处理速度。
从彩色图像到灰度图像的转换叫做灰度处理。
灰度直方图的横坐标代表图片的像素数，从左到右由暗到亮,灰度直方图的纵轴就表示其所占有图片的面积，峰值越低就意味着该明暗值的像素数量越少，从图4.2.2可以看出峰值最高的即为车牌区域。
I1=rgb2gray(I);%灰度处理subplot(1,2,1),imshow(I1);title('gray image');subplot(1,2,2),imhist(I1);title('灰度图直方图');%绘制灰度图和直方图显示结果图像如下：图4.2.2灰度化并绘制直方图picture24.2.3 边缘检测边缘是一定存在在两个拥有不一样灰度值的相邻的区域之间的，是灰度值不连续的一种表现，也是分割图象、纹理和形状特征提取等图像分析的基础。
本文用Roberts算子来实现边缘检测，他是一种利用局部差分算子寻找边缘的算子,Robert算子图像处理后结果边缘不是很平滑，当然还需要后续的腐蚀，平滑图像以及去除二值图像的小对象操作来提高精度。
由于阈值越小检测的边缘越丰富，结合选取的灰度图选择阈值为0.16较为合适。
用roberts算子实行边缘检测：I2=edge(I1,'roberts',0.16,'both');imshow(I2);title('roberts operator edge detection image')；结果如下：图4.2.3边缘检测picture34.2.4图像的腐蚀操作：腐蚀操作就是通过不断的删除图片上的像素，将图片缩小，以此来达到去除小点状图形的效果。
se=[1;1;1];I3=imerode(I2,se);%图像腐蚀操作imshow(I3);title('corrosion image');图4.2.4图像腐蚀操作picture44.2.5平滑图像图像平滑是去掉图像中的高频信息，使图像变的模糊，噪声一般都是高频信息，平滑的过程也就意味着除去图片噪声的过程。
se=strel('rectangle',[16,16]);%建立正方形结构元素I4=imclose(I3,se);% 图像聚类和填充imshow(I4);title('smothing image');图2.5平滑图像picture54.2.6除去二值图像的小对象除去二值图像的小对象就为了去掉面积较小无关的白色区域，将车牌所在的大面积白色区域凸显出来。
I5=bwareaopen(I4,1900);% 除去聚团灰度值在1900以下的部分imshow(I5);title('remove the small objects'); %滤波后图像显示结果如下：图4.2.6除去二值图像的小对象picture64.3车牌定位自然环境下，汽车图像背景十分复杂，受光照不均匀、污渍等影响，所以在自然背景下准确的将车牌区域确定下来是整个识别过程的关键，所以先要对原图像进行大范围横向（X），纵向（Y）像素点相关搜索，找到符合汽车牌照的候选区，然后对候选区做进一步的分析，判断，最终确定一个最佳的区域作为牌照区域。
代码显示如下：[y,x,z]=size(I5);%返回I5各维的尺寸，存储在x,y,z中myI=double(I5);%将I5转换成双精度tic %tic计时开始，toc计时结束Blue_y=zeros(y,1);%产生一个y*1的零阵for i=1:yfor j=1:xif(myI(i,j,1)==1)%若myI的图像中坐标(i,j)的点值为1，则表示蓝色背景%则Blue_y(i,1)的值加1Blue_y(i,1)= Blue_y(i,1)+1;%蓝色像素点统计 endendend[temp MaxY]=max(Blue_y);%Y方向车牌区域确定% MaxY是yellow_y元素中最大值temp的索引PY1=MaxY;while ((Blue_y(PY1,1)>=5)&&(PY1>1))PY1=PY1-1;endPY2=MaxY;while ((Blue_y(PY2,1)>=5)&&(PY2<y))PY2=PY2+1;endIY=I(PY1:PY2,:,:);%行方向车牌区域确定%%%% X方向 %%%%Blue_x=zeros(1,x);%x车牌区域方向的再判断for j=1:xfor i=PY1:PY2if(myI(i,j,1)==1)Blue_x(1,j)= Blue_x(1,j)+1;endendendPX1=1;while ((Blue_x(1,PX1)<3)&&(PX1<x))PX1=PX1+1;endPX2=x;while ((Blue_x(1,PX2)<3)&&(PX2>PX1))PX2=PX2-1;endPX1=PX1-1;%车牌区域校正PX2=PX2+1;dw=I(PY1:PY2-8,PX1:PX2,:);t=toc;subplot(1,2,1),imshow(IY),title('Line direction areas');%车牌行方向区域的确定subplot(1,2,2),imshow(dw),title('positioning color images');%车牌已经定位后的区域显示如下：图4.3.1车牌的定位picture74.4字符的分割与识别4.4.1.车牌的再处理划分彩色图像需经过灰度变换，二值化，均值滤波，腐蚀和膨胀到一个字符，并对分割字符进二值化、归一化等图像预处理使车牌图像的车牌号字符分割构成隔离，然后分析识别已经分割字符识的图像并用文本的车牌号的形式呈现出来。