模板匹配算法在车牌字符识别中的应用
基于模板匹配的车牌识别
基于模板匹配的车牌识别1、实验目的和意义通过设计车牌识别系统，正确获取整个图像中车牌的区域，并识别出车牌号。
在实验过程中，熟悉基于模式识别的车牌识别的原理，并对其实现方法进行了分析和仿真。
随这图形图像技术的发展，现在的车牌识别技术准确率越来越高，识别速度越来越快。
无论何种形式的车牌识别系统，它们都是由触发、图像采集、图像识别模块、辅助光源和通信模块组成的。
车牌识别系统涉及光学、电器、电子控制、数字图像处理、计算视觉、人工智能等多项技术。
触发模块负责在车辆到达合适位置时，给出触发信号，控制抓拍。
辅助光源提供辅助照明，保证系统在不同的光照条件下都能拍摄到高质量的图像。
图像预处理程序对抓拍的图像进行处理，去除噪声，并进行参数调整。
然后通过车牌定位、字符识别，最后将识别结果输出。
2、实验原理车牌自动识别是一项利用车辆的动态视频或静态图像进行牌照号码、牌照颜色自动识别的模式识别技术。
其硬件基础一般包括触发设备、摄像设备、照明设备、图像采集设备、识别车牌号码的处理机等，其软件核心包括车牌定位算法、车牌字符分割算法和光学字符识别算法等。
某些牌照识别系统还具有通过视频图像判断车辆驶入视野的功能称之为视频车辆检测。
一个完整的牌照识别系统应包括车辆检测、图像采集、牌照识别等几部分。
当车辆检测部分检测到车辆到达时触发图像采集单元，采集当前的视频图像。
牌照识别单元对图像进行处理，定位出牌照位置，再将牌照中的字符分割出来进行识别。
3、详细设计步骤3.1 提出总体设计方案:为了进行牌照号码、颜色识别，需要以下几个基本的步骤:a.牌照定位，定位图片中的牌照位置;b.牌照字符分割，把牌照中的字符分割出来;c.牌照字符识别，把分割好的字符进行识别，最终组成牌照号码。
牌照识别过程中，牌照颜色的识别依据算法不同，可能在上述不同步骤实现，通常与牌照识别互相配合、互相验证。
1(1)牌照定位:自然环境下，汽车图像背景复杂、光照不均匀，如何在自然背景中准确地确定牌照区域是整个识别过程的关键。
机器视觉-实验三报告-模板匹配法实现车牌识别
实验三报告模板匹配法实现车牌识别一、实验目的结合印刷体字符识别方法，用模板匹配法实现车牌识别。
要求：能实现车牌定位、字符分割和车牌中数字0-9的识别。
二、实验设备微机三、实验内容及步骤1．上机编写程序。
2．调试程序。
3．根据实验结果，撰写实验报告。
四、实验报告(一)对汽车图像进行图像转换、图像增强和边缘检测等:1.载入车牌图像：I=imread('car1.jpg');figure(1),imshow(I);title('original image')；%将车牌的原图显示出来，结果如下：2.将彩图转换为灰度图并绘制直方图：I1=rgb2gray(I);%将彩图转换为灰度图figure(2),subplot(1,2,1),imshow(I1);title('gray image');figure(2),subplot(1,2,2),imhist(I1);title('灰度图直方图');%绘制灰度图的直方图结果如下所示：3. 用roberts算子进行边缘检测：I2=edge(I1,'roberts',0.18,'both');%选择阈值0.18，用roberts算子进行边缘检测figure(3),imshow(I2);title('roberts operator edge detection image')；结果如下：4.图像实施腐蚀操作：se=[1;1;1];I3=imerode(I2,se);%对图像实施腐蚀操作，即膨胀的反操作figure(4),imshow(I3);title('corrosion image');5.平滑图像se=strel('rectangle',[25,25]);%构造结构元素以正方形构造一个se I4=imclose(I3,se);%图像聚类、填充图像figure(5),imshow(I4);title('smothing image');结果如下所示：6. 删除二值图像的小对象I5=bwareaopen(I4,2000);%去除聚团灰度值小于2000的部分figure(6),imshow(I5);title('remove the small objects'); %用imshow函数显示滤波后图像结果如下所示：（二）车牌定位[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表示计时的开始，toc表示计时的结束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)%如果myI(i,j,1)即myI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%temp为向量yellow_y的元素中的最大值，MaxY为该值的索引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);%进一步确定x方向的车牌区域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;%对车牌区域的校正PX2=PX2+1;dw=I(PY1:PY2-8,PX1:PX2,:);t=toc;figure(7),subplot(1,2,1),imshow(IY),title('Line direction areas');%行方向车牌区域确定figure(7),subplot(1,2,2),imshow(dw),title('positioning color images');%定位后的车牌区域如下所示：(三)字符分割与识别1.车牌的进一步处理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），然后分析提取，对分割出的字符图像进行识别给出文本形式的车牌号码。
基于统计学能量模板法的车牌识别
基于统计学能量模板法的车牌识别车牌识别是现代交通管理中一项非常重要的技术，它可以帮助交通管理部门实时监测道路上的车辆并进行违章记录。
基于统计学能量模板法的车牌识别是一种常用的方法。
在本文中，我们将详细介绍这种方法的原理和步骤。
统计学能量模板法是一种基于模板匹配的车牌识别方法，它主要利用车牌图像的特征和统计学方法来实现车牌的识别。
具体来说，该方法主要包括以下几个步骤：1. 预处理：将原始图像进行预处理，包括灰度化、二值化等操作，以便进一步处理。
这一步的目的是将图像转化为二值图像，便于后续处理。
2. 车牌定位：在预处理后的图像中，需要通过一些车牌定位算法来确定车牌的位置。
常用的车牌定位算法有基于颜色信息和基于形状信息的方法。
这一步的目的是将图像中的车牌和其他信息进行区分，便于后续处理。
3. 特征提取：在确定了车牌的位置后，需要对车牌图像进行特征提取。
常用的特征提取方法有傅里叶描述子、哈尔小波变换等。
这一步的目的是将图像中的车牌特征提取出来，为后续的识别做准备。
4. 模板匹配：在进行特征提取后，需要通过模板匹配的方法来识别车牌。
模板匹配是一种常用的图像匹配方法，它主要通过计算图像之间的距离和相似度来进行匹配。
这一步的目的是将提取的特征与预先准备好的车牌模板进行匹配，得到最终的识别结果。
基于统计学能量模板法的车牌识别主要通过预处理、车牌定位、特征提取和模板匹配等步骤来实现。
这种方法的优点是能够较好地处理车牌图像中的噪声和扭曲等问题，并且可以实现较高的识别准确率。
该方法也存在一些缺点，比如对车牌位置和光照条件要求较高，对于复杂背景的图像识别效果较差等。
在实际应用中，基于统计学能量模板法的车牌识别可以广泛用于交通管理、违章监测和停车场管理等场景。
随着计算机视觉和图像处理技术的不断发展，车牌识别技术也在不断地得到改进和优化。
相信在不久的将来，基于统计学能量模板法的车牌识别将会得到进一步提升和应用。
基于模板匹配和SVM的车牌字符识别研究
车辆工程技术209机械电子1 引言 随着生活水平的提高的汽车行业的发展，家用汽车和其他类型的汽车越来越多，在很多方面造成了监管不便的问题。
汽车的车牌号就犹如人的身份证件号一样是汽车唯一的身份识别信息，在交通系统，住宅小区，事业单位和学校等等许多地方为了信息监测和安全防范都需要检验汽车的身份信息，单单靠人工的方式识别显然十分困难，车牌识别系统的出现在一定程度上为汽车信息识别提供了很大的便利，应用市场也十分广泛。
车牌识别系统的流程一般是首先进行车牌图像的获取,然后对图像进行预处理,而车牌定位、车牌字符分割和字符识别这几个部是比较核心的步骤,本文对字符识别这一部分提供了模板匹配和支持向量机这两种算法,给出了特点的介绍和性能的比较。
2 支持向量机 支持向量机方法的基本模型是定义在特征空间上的间隔最大线性分类器，学习的目标是在特征空间中找到一个分类超平面，能够将实例分到不同的类。
分类特征要求分类内部样本距离足够小，类间样本距离足够大。
根据以上原理构造的SVM判别函数为： a 为约束函数的解，y 是出入样本的值，为核函数。
步骤： （1）对测试样本进行预处理，使其便于获得特征；（2）再对字符图像求其特征参数；（3）根据SVM 方法进行判别。
SVM 着重于最小化训练集的结构误差，识别效率高，识别速度快，测试误差小，而且还具有较强的泛化能力，但是SVM 是基于小样本统计理论的基础上的，对于数据量很大的训练样本，SVM 的训练时间比较长。
3 模板匹配算法 我国普通汽车车牌的字符共有七位,第一位是各省或者直辖市的汉字简称,然后第二位是A~Z 的字母,后五位是数字和字母的混合搭配,由于字符特征差距较大，采用不同的模板分别识别,提高了效率和准确性。
在进行模板匹配之前，为了提高抗干扰能力，已经对图像进行了滤波去噪和二值化等操作。
模板匹配操作步骤如下：图1 字符切割后，为了便于字符的识别，消除字符的大小对识别的影响，提高识别的精度，将每个字符的图片进行归一化，归一化包括位置归一化和大小归一化。
基于模板匹配车牌识别技术的研究
基于模板匹配车牌识别技术的研究——王宜政1、研究背景汽车牌照自动识别模块是现代社会智能系统的重要组成部分，是图像处理和模式识别技术研究的热点，具有非常广泛的应用[1]。
车牌识别主要包括以下三个步骤：车牌区域定位、车牌字符分割、车牌字符识别。
本论文通过对采集的车牌图像进行灰度变换、边缘检测、腐蚀、平滑等过程来进行车牌图像预处理，并由此得到一种基于车牌颜色纹理特征的车牌定位方法，最终实现了车牌区域定位。
车牌字符分割是为了方便后续对车牌字符进行匹配，从而对车牌进行识别。
本论文采用了模板匹配的方法，对输出的字符图像和模板库里的模板进行匹配，以得到对应于车牌字符的具体信息。
本论文还基于MATLAB进行了设计仿真实验，实验表明，该方案整体有效可行。
基于模板匹配的车牌识别技术在其识别正确率、速度等方面具有独特的优势及广阔的应用前景。
2、理论基础车牌定位与字符识别技术是以计算机数字图像处理、模式识别等技术为基础，通过对原图像进行预处理及边缘检测等过程来实现对车牌区域的定位，然后对车牌区域进行图像裁剪、归一化、字符分割及保存，最后将分割得到的字符图像与模板库里的模板进行匹配识别，从而输出匹配结果。
该流程如下图所示：——>采集图像——>图像预处理——>定位车牌区域——>车牌图像处理——>字符分割——>字符识别——>输出结果（⇒车辆牌照识别系统）车牌识别首先要正确地分割车牌区域，为此已经提出了很多方法：使用霍夫变换检测直线来定位车牌边界，进而获取车牌区域；使用灰度阈值分割、区域生长等方法进行区域分割；使用纹理特征分析技术检测车牌区域等。
然而霍夫变换对图像噪声比较敏感，因此在检测车牌边界直线时，容易受到车牌变形或噪声等因素的影响，具有较大的误检测几率。
灰度阈值分割、区域增长等方法则比霍夫直线检测方法稳定，但当图像中包含某些与车牌灰度非常相似的区域时，便不再适用了。
同理，纹理特征分析方法在遇到与车牌纹理特征相近的区域或其他干扰时，车牌定位的正确率也会受到影响。
文字识别技术在车牌识别中的应用案例与使用教程
文字识别技术在车牌识别中的应用案例与使用教程近年来，随着人工智能技术的不断发展，文字识别技术在各个领域中的应用越来越广泛。
其中，车牌识别作为文字识别技术的一种重要应用之一，不仅提高了交通管理效率，也提升了道路安全性。
本文将为大家介绍文字识别技术在车牌识别中的应用案例与使用教程。
一、文字识别在车牌识别中的应用案例1. 智能停车场系统智能停车场系统是文字识别技术在车牌识别领域的一种重要应用案例。
通过在停车场进出口处安装摄像头和相关的文字识别设备，系统能够自动识别进出停车场的车辆的车牌号码，并将其与数据库中的车牌信息进行匹配，实现快速准确的车辆识别管理。
该系统提高了停车场的管理效率，减少了排队等待的时间，同时也增强了停车场的安全性。
2. 道路交通违章监控系统文字识别技术在道路交通违章监控系统中的应用案例也十分常见。
这种系统通过在道路上设置监控摄像头，利用文字识别技术识别车辆的车牌号码，并与数据库中的违章车辆信息进行比对，及时发现并记录交通违章行为。
这不仅提高了交通管理的效率，还有效地减少了违章行为的发生。
3. 物流管理系统文字识别技术还被广泛应用于物流管理系统中的车辆识别。
物流管理系统通过在物流仓库或配送中心出入口处安装相应设备，实现对进出车辆的智能识别。
文字识别技术能够准确识别车牌号码，并与物流系统中的车辆信息进行匹配，实现自动化管理与追踪。
这种应用案例可以提高物流运输的效率，降低配送过程中的人为错误。
二、文字识别技术在车牌识别中的使用教程1. 硬件设备准备要使用文字识别技术进行车牌识别，首先需要准备相关的硬件设备。
通常情况下，摄像头是必备的设备之一，可以选择高清晰度的摄像头以确保准确的图像捕捉。
此外，还需要安装文字识别设备和相应的存储设备，以便将车牌识别结果保存和进行后续处理。
2. 车牌图像采集与预处理在进行车牌识别之前，需要进行车牌图像的采集与预处理工作。
摄像头应该被正确安装在适当的位置，以保证车牌图像的清晰度和可视化程度。
基于模板匹配的车牌汉字识别方法及判别函数
摘
要
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
利用预先设计好的标准车牌汉字模板与待识别字符进行逻辑 ‘ 运算，通过判别函数得 出识别结果。文中提 与’
出两个判别函数 ，求取模板、待识别字符与匹配结果三者标准差最小值，求取 匹配结果矩阵元素和最大值 ，并对它们的识别
结果进行对比和分析 ，最后将 两个函数联合使用。结果表 明，在一些字符的识别上文 中方法较以往的识别方法有所提 高。
ａ ｄ ｔｅ ｃ ａ ａ ｔｒｔ ｅ ｒ ｃ ｇ ｉｅ ｎ ｈ ｈ ｒｃｅ ｏ ｂ ｅ ｏ ｎ ｚ ｄ． Ｉ ｕ ｓｆｒ ｒ ｗｏ ｄ ｓ ｒｍｉａ ｔｆ ｎ ｔ ｎ ｔｐ ｔ ｗａ ｄ ｔ ｉｃｉ ｎ ｎ ｕ ｃｉ ｓ， ｃ ｌｕａｅ ｈ ｎｍｕ ｏ ｔｎ ａｄ ｏ ｏ ａｃ ｌｔ ｓｔ ｅ ｍｉｉ ｍ ｆｓａ ｄ ｒ ｄ ｖ ａｉｎ ｏ ｅｔｍｐ ａｅ， ｔ ｅｃ ａａ ｔｒｔ ｅｒ ｃ ｇ ｉｅ ｎ ｈ ｔｈｎ ｅ ｕｔ ｃ ｌｕａｅ ｈ ｘｍｕ ｓ ｍ ｆｔ ｅ ｅ ｉｔ ｆｔ ｅ ｌｔ ｏ ｈ ｈ ｈ ｒ ｃｅ ｏｂ ｅ ｏ ｎｚ ｄ ａ ｄ ｔ ｅｍａｃ ｉｇｒ ｓ ｌ， ａｃ ｌｔ ｓｔ ｅｍａ ｉ ｍ ｕ ｏ ｈ ｍａｒｘ ｅｅ ｎ ｓｏ ｈ ｔｈ ｎ ｅ ｕｔ ａ ｄ ｍａ ｅ ｎ ａ ａｙ ｉ ｏ ｅｒｒｓ ｌ ． Ｔ ｅ ｔｕ ｅ ｈ ｍ ｏ ｅｈ ｒ Ｔ ｅ ｒ — ｔｉ ｌｍｅ ｔ ｆｔｅ ｍａｃ ｉ ｇｒ ｓ ｌ ， ｎ ｋ ｓａ ｎ ｌｓｓ ｆｔ ｉ ｅ ｕｔ ｈ ｓ ｈ ｎ ｉ ｓ ｓｔ ｅ ｔ ｇ ｔ ｅ ． ｈ ｅ ｓ ｌ ｈ ｗ ｈ ｔｉ ｈ ｓｂ ｔｅ ｅ ｕｔｔａ ｈ ｒ ｖｏ ｓｍｅｈ ｄ ｉ ｅ ｏ ｎ ｔ ｎ ｏ ｏ ｈ ｒ ｃｅｓ ｕｔ ｓ ｏ ｔａ ｔ ａ ｅｔｒｒｓ ｌ ｈ ｎ ｔ ｅｐ ｅ ｉｕ ｔ ｏ ｎ ｒｃ ｇ ｉ ｏ ｆｓ ｍｅ ｃ ａ ａ ｔｒ ． ｓ ｉ Ｋ ｅ ｗｏ ｄ ｌｃ ｎ ｅｐ ａｅ ｒｃ ｇ ｉ ｏ ｙ ｒ ｓ ｉｅ ｓ ｌｔ ｅ ｏ ｔ ｎ； ｃ ａａ ｔｒ； ｔｍｐ ａｅ； ｌｇｃ ｏ ｅａｉｎ ； ｂ ｎ ｒ ｔｉ Ｍａｌｂ ｎ ｉ ｈ ｃｅ ｒ ｅ ｌｔ ｏ ｉ ｐ ｒｔｏ ｓ ｉａ ｙ ｍａｒｘ； ｔ ａ
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。
基于模板匹配的车牌识别及matlab实现
科类理工类编号（学号）20082036本科生毕业论文（设计）基于模板匹配的车牌识别及matlab实现License plate recognition based on template matching and matlabimplementation伏绍鸫指导教师：朱玲职称讲师农业大学黑龙潭650201学院：基础与信息工程学院专业：电子信息工程年级：2008级论文（设计）提交日期：2012年5月答辩日期：2012年5月答辩委员会主任：林楠农业大学2012年05 月目录摘要 (1)ABSTRACT (2)1 前言 (3)2 车牌识别系统分析 (4)2.1 车牌识别的目的 (5)2.2车牌识别现状分析 (5)2.3车牌识别的意义 (6)2.4 我国车牌分析 (7)3 车牌识别系统的原理及方法 (8)3.1车牌识别系统简述 (8)3.2 车牌图像处理 (9)3.2.1 图像灰度化 (9)3.2.2 图像二值化 (10)3.2.3边缘检测 (10)3.2.4 图像闭运算 (12)3.2.5图像滤波处理 (13)3.4 车牌字符处理 (15)3.4.1 阈值化分割原理 (15)3.4.2 对车牌阈值化分割 (16)3.4.3 字符归一化处理 (17)3.5 字符识别 (17)3.5.1 字符识别简述 (17)3.5.2 字符识别的分类 (18)3.5.3 基于模板匹配的字符识别 (19)4 实验分析 (19)4.1车牌定位过程及分析 (19)4.2 车牌字符识别 (23)4.3 车牌识别结果及分析 (26)5 结论 (28)参考文献 (29)致 (29)附录 (29)基于模板匹配的车牌识别及matlab实现伏绍鸫（农业大学基础与信息工程学院，650201）摘要随着我国经济、交通的的快速发展，车牌定位系统以及车牌字符自动识别技术也逐渐受到人们的重视。
车牌识别是对采集的车牌图像进行灰度变换、边缘检测、腐蚀以及平滑处理，最后在取得的大对象中移除小对象，由此提出了一种基于车牌纹理特征的车牌定位算法，最终实现对车牌的定位。
一种基于模板匹配的车牌识别方法
一种基于模板匹配的车牌识别方法
车牌识别是计算机视觉领域的研究热点之一，其应用涉及到交通管理、车辆安全等众多领域。
本文介绍一种基于模板匹配的车牌识别方法。
1.图像预处理。
首先，利用灰度化和高斯滤波对车牌图像进行预处理。
这样可以减少
噪声对后续处理的影响。
2.车牌定位。
利用色彩信息和边缘信息对图像进行分割，找到车牌区域，并提取出
车牌部分的图像。
3.字符分割。
在车牌图像中，车牌号码的字符是比较明显的。
利用二值化和形态学
操作，将车牌号码的字符与背景分割开来。
4.模板匹配。
使用已有的模板库，将车牌号码的字符与模板进行匹配。
匹配度最高
的模板即为对应的字符。
5.字符识别。
通过字符宽高比比较，判断字符是否为数字或字母。
借助已有的字符
识别算法，对字符进行识别。
6.车牌识别。
将识别出的字符按顺序组合成车牌号码，即可完成车牌识别。
模板匹配方法是一种比较直观、简单的车牌识别方法，但是其鲁棒性
较差，对车牌角度、字符大小变化等的容忍度不高。
因此，结合其他算法，如深度学习、卷积神经网络等，可以提高车牌识别的准确率和鲁棒性。
改进的模板匹配方法在车牌识别中的应用
２ ０ １ ３年 ５月
计 算机 工程 与设计
ＣＯＭ ＰＵＴＥＲ ＥＮＧＩ ＮＥ ＥＲＩ ＮＧ ＡＮＤ ＤＥＳ Ｉ ＧＮ
Ｍａ ｙ ．２ ０ １ ３
第 ３ ４卷
第 ５ 期
Ｖｏ １ ． ３ ４ Ｎｏ ． ５
改 进 的模 板 匹配 方 法 在 车 牌 识 别 中 的应 用
陈 玮 ，曹志广。 ， 李剑平
ｕ ｓ ｕ ａ ｌ ｌ ｙ ａ ｐ ｐ ｌ ｉ ｅ ｄ ｔ ｏ ｒ ｅ ｃ ｏ ｇ ｎ ｉ ｚ ｅ ｔ ｈ ｅ ｍ． Ｔｈ ｉ ｓ ｍｅ ｔ ｈ ｏ ｄ ｎ ｅ ｅ ｄ ｓ ｔ ｏ ｍａ ｔ ｃ ｈ ｔ ｈ ｅ ｔ ａ ｒ ｇ ｅ ｔ ｉ ｍａ ｇ ｅ ｗｉ ｔ ｈ ｅ ａ ｃ ｈ ｔ ｅ ｍｐ ｌ ａ ｔ ｅ ，ａ ｎ ｄ ｔ ｈ ｅ ｒ ｅ ｃ ｏ ｇ ｎ ｉ ｔ ｉ ｏ ｎ ｒ ａ ｔ ｅ ｉ ｓ
板 图像 进 行 匹 配 ，对 相 似 字符 的识 别 率也 不 高 。针 对 这 个 问 题 ，提 出 了基 于 欧 拉 数 的模 板 匹 配 ， 它将 模 板 图像 根 据 欧拉 数
分为不 同的组 ，不仅减 少了不必要 的匹配过程 ，还提 高 了某些相似字符 的识别率 。计 算欧拉数过 程 中去 除噪 声和干扰 ，匹
（ １ ．广 东工业 大 学 自动 化 学院 ，广 东 广 州 ５ １ ０ ０ ０ ６ ；２ ． 南 洋理 工大 学 工程 学院 ，新 加坡 ６ ３ ９ ７ ９ ８ ）
模板匹配和神经网络法用于车牌识别的比较研究
０ 引 言
乍牌 识 别 Ｌ Ｐ Ｒ （ Ｌ ｉ ｃ ｅ ｎ ｓ ｅ Ｐ ｌ ａ ｔ ｅ Ｒ ｅ ｃ ｏ ｇ ｎ ｉ ｔ ｉ ｏ ｎ ） 是 智 能 交 通 管 理 系 统 的核 心 组 成 部 分 ，通 过 车 牌 自动 识 别系 统 ，可 以 实 现 对 车 辆 的 自动 监 控 ， 流 量 监控 ，验 证 ， 登记 以及 报 警 等 功 能 ， 从而 给 交通 管 理 系 统 带 来 了极 大 方 便 Ⅲ。因 此 ， 牌 识别 系 统 的实 现 是 推 进 交 通 管 理 智 能化 的重 要 课 题 之
微 型 电脑 应 用
２ ０ １ ３年 第 ２ ９卷第 ９期
模板 匹配和神经 网络法用于车牌识别 的 符 识 别 是 智 能 交 通 系 统 的核 心 内 容。 对 车 牌 字 符 识 别 的 两种 重要 方 法 ， 即模 板 匹 配 法和 神 经 网络 法 进行 研 究
Ｍｉ ｃ ｒ ０ ｃ ｏ ｍｐ ｕ ｔ ｅ ｒ Ａ ｐ ｐ ｌ ｉ ｃ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｓ Ｖ ｏ ｉ ． ２ ９ ， Ｎ ｏ ． ９ ， ２ ０ １ ３
文 章 编号 ： １ ０ ０ ７ — ７ ５ ７ Ｘ（ ２ ０ １ ３ ） ９ — ０ ０ ０ ６ — ０ ３
研 究与 设计
ｆ ｏ ｒ ｍｅ ｄ ｔ ｈ ｅ ｍ ｉ ｎ Ｍａ ｔ ｌ ａ ｂ ｐ ｌ ａ ｔ ｆ ｏ ｍ ． ｒ Ｔ ｈ ｅ ｓ ｉ ｍｕ ｌ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｒ ｅ ｓ ｕ ｌ ｔ ｓ ｓ ｈ ｏ ｗｅ ｄ ｔ ｈ ｅ ｅ ｉｃ ｆ ｉ ｅ ｎ ｃ ｙ ｏ ｆ Ｔ ＭＭ ａ ｎ ｄ Ｎ ＮＭ． Ｆ ｉ ｎ ａ ｌ ｌ ｙ ， ｓ ｏ ｍｅ ｃ ｏ ｎ ｓ ｔ ｒ ｕ ｃ ｔ ｉ ｖ ｅ ｃ ｏ ｎ — ｃ ｌ ｕ ｓ ｉ ｏ ｎ ｓ ａ ｒ ｅ ｐ ｒ ｅ ｓ ｅ ｎ ｔ ｅ ｄ ｂ ｙ ｃ ｏ ｍｐ ａ ｒ ｉ ｎ ｇ ｔ ｈ ｅ ａ ｄ ｖ ａ ｎ ｔ ａ ｇ ｅ ｓ ａ ｎ ｄ ｄ ｉ ｓ ａ ｄ ｖ ａ ｎ ｔ ａ ｇ ｅ ｓ ｏ ｆ Ｔ ＭＭ ａ ｎ ｄ Ｎ ＮＭ．
基于多模板匹配的车牌字符识别算法
基于多模板匹配的车牌字符识别算法块差别很大，则停止匹配。
多模板匹配传统模板匹配算法抗干扰能力差，只是选用了一些标准的字符作板，然后选取平均值，这样很难适用于实际环境中的字符识别。
车牌照识别，字符分割时常会出现分割不准确，或者定位的时候牌字符的左右边界定位不准造成字符左右笔画缺失等，如图1，2 图3 多模板库的构建(其中a为标准模板，b为左偏，c为右偏) ，碰到这些情况传统的模板匹配算法就很难分辨。
我们针对此提出了一种改进的模板匹配算法:多模板匹配算法。
多模板库的构建是为了尽可能的保证原有字符的特征，而又造具有差异性的模板库。
图4是多模板库图片示例:图1 定位不准导致的笔画缺失(a)数字“2”的多模板库2.2基于分块的多模板匹配由于多模板匹配在算法执行上存在多次匹配，所以其识别时间和效率不是很高，尽管现在对硬件设备处理速度的要求已经变得越来越宽松了，然而为了进一步提高系统的实时性与识别效率，本文提出一种基于分块匹配的思想来加速匹配。
其原理是:以待识别字符的几何中心为原点，以过原点的水平4个象限。
从第一象限开始进行模板匹配，然线、垂直线将字符分成后依次对二三四象限进行匹配。
如果第一象限匹配后与模板差别较大，则停止匹配。
基本算法如下:设待处理字符的二值化图像为:{F(i, j), i=1, 2, 图7 多模板匹配进行车牌字符识别, n, j=1, 2, , n, , m}，模板的二值化图像为{T(i, j), i=1, 2, 从图6 中可以看出，运用传统的模板匹配算法，其车牌汉字 j=1, 2, 取值为有图像的点取“1”，没有 , m}，且各F(i, j)，T(i, j) “闽”被错误识别成了“晋”字，尽管其他字符笔画完整的能被正确图像的点取“0”。
匹配系数为: 识别，但是仍然影响系统的最终识别率。
运用本文的多模板匹配算法，其结果示例如图7所示: 从图中可以看出，运用多模板匹配算法，能有效的去除字符笔画左右缺失带来的干扰，能有效的识别出正确的字符，而且其时间开销 (2.1) 58ms相对于传统模板匹配的59ms还少。
车牌字符识别的三种算法的比对
摘要摘要车牌识别技术是智能交通系统中的重要组成部分，它在违章抓拍，不停车收费，停车场管理以及重要场所过往车辆的实时登记等方面都有重要的作用。
论文从车牌字符识别的理论出发，基于MATLAB语言对现有的模板匹配，神经网络，基于向量机（SVM）等方法在字符识别过程中的优缺点以及识别率进行系统的研究。
论文的主要工作如下：1.针对车牌图片的预处理包括去噪，增强，分割，提取字符等等；2.构建模板匹配，神经网络，基于向量机（SVM）字符识别的相关测试数据；3.分别实现模板匹配字符识别算法，神经网络字符识别算法，基于向量机（SVM）字符识别算法，并做相应识别率的实验，将三者的实验结果进行比对；4.基于MATLAB GUI做三种算法系统的界面。
关键词：车牌识别模板匹配神经网络向量机识别率ABSTRACTABSTRACTLicense plate recognition technology is the intelligent transportation system an important part of it illegal to capture, no parking, parking management, and an important place in the past, real-time vehicle registration and other aspects important role. Papers from the license plate character recognition theory, MATLAB language based on the existing template matching, neural network, based on vector machines (SVM) and other methods in the process of character recognition and the recognition rate of the advantages and disadvantages of the system. The main work is as follows:1.Pre-treatment, including the license plate image denoising, enhancement,segmentation, extraction of character, etc.2.Construction of template matching, neural network, based on the vectormachine (SVM) test data related to character recognition;3.Respectively, to achieve template matching algorithm for character recognition,neural network character recognition algorithm based on vector machines (SVM) algorithm for character recognition, and recognition rate accordingly experiment, the three sides to compare the experimental results;4.Do three algorithms based on MATLAB GUI interface of the system.Keywords: License Plate Recognition Template matching Neural network Vector Recognition rate目录 i目录第一章序言 (1)1.1课题研究背景以及意义 (1)1.2本文主要的研究内容 (1)第二章车牌图像的预处理 (5)2.1图像的平滑处理 (5)2.1.1 平滑处理的理论 (5)2.1.2 平滑处理的实现 (6)2.2图像的二值化处理 (7)2.2.1 二值化处理的理论 (7)2.2.2 二值化处理的实现 (7)2.3二值图像的形态学运算 (8)2.3.1形态学运算的理论 (8)2.4对字符进行分割 (10)2.4.1 字符分割的理论 (10)2.4.2 字符分割的实现 (11)第三章基于模板匹配算法的车牌字符识别算法 (13)3.1模板匹配算法的理论背景 (13)3.2模板匹配算法的实现及识别率的研究 (16)3.3本章小结 (19)第四章基于神经网络算法的车牌字符识别算法 (21)4.1神经网络算法的理论背景 (21)4.2神经网络算法的实现及识别率的研究 (27)4．3本章小结 (33)第五章基于向量机（SVM）算法的车牌字符识别算法 (35)5.1向量机（SVM）算法的理论背景 (35)ii 目录5.1.1 SVM的基本原理 (35)5.1.2 SVM中核函数的选择 (35)5.1.3 SVM的多类决策问题 (36)5.1.4 SVM算法描述 (38)5.2向量机（SVM）算法的实现以及识别率的研究 (39)5.2.1 车牌字符图像的预处理 (39)5.2.2 车牌字符特征的选取 (39)5.2.3 车牌字符SVM的构造 (39)5.2.3 实验过程中相关函数及参数的选定 (40)5.2.4 实验过程中的相关结果 (41)5.3本章小结 (43)第六章总结与展望 (45)致谢 (47)参考文献 (49)第一章序言 1第一章序言1.1课题研究背景以及意义目前，我国的经济正在飞速的发展，综合实力也在与日俱增，城市化进程也在加快，国内各大城市交通管理能力将面临重大考验。
基于统计学能量模板法的车牌识别
基于统计学能量模板法的车牌识别随着人工智能研究的不断深入，车牌识别技术在交通管理、安防监控等领域得到了广泛应用。
其中，基于统计学能量模板法的车牌识别技术是一种比较经典的方法。
下面将对其原理和应用进行详细介绍。
一、统计学能量模板法原理1、车牌识别流程车牌识别过程一般可以分为图像预处理、车牌定位、字符分割、字符识别四个步骤。
其中，图像预处理包括降噪、灰度转换、二值化等操作；车牌定位是指在图像中找到车牌所在的位置；字符分割则是将车牌中的各个字符分隔开来；字符识别则是对各个字符进行识别，从而得到车牌号码。
统计学能量模板法是一种经典的车牌定位方法。
其基本思想是，在车牌区域周围构建一个模板，然后将模板和图像进行匹配，以找到车牌的位置。
具体流程如下：（1）构建模板根据车牌的特征，可以构建一个大小合适的模板。
一般来说，车牌上的字符都是等宽的，所以模板的宽度可以设置为一个固定值。
而车牌的高度则可以根据实际情况来设定。
（2）计算统计学能量将车牌区域的像素点与模板进行逐一比较，计算出它们之间的相似程度，得到一个统计学能量分布图。
其中，能量值越高，表示该区域与模板的匹配度越高，也就越可能是车牌位置。
（3）寻找能量最高的位置在统计学能量分布图中，寻找能量值最高的位置，即为车牌的位置。
这一过程可以通过查找能量分布图中最大值的位置来实现。
1、优点统计学能量模板法具有以下优点：（1）简单易懂。
该方法的原理和实现过程都比较直观简单，容易理解。
（2）鲁棒性强。
该方法对光照、噪声等因素变化的适应能力比较强，能够在复杂的环境中识别出车牌号码。
（3）计算量较小。
该方法的计算量比较小，能够快速完成车牌识别的任务。
2、缺点（1）对车牌的位置和大小比较敏感。
由于该方法是通过模板匹配来进行车牌定位的，因此对车牌的位置和大小要求比较高。
（2）容易受到遮挡和干扰。
当车牌被遮挡或有干扰时，模板匹配的准确性会大大降低，识别效果会变差。
（3）难以处理不同车牌号码形式。
模板匹配在图像识别中的应用
模板匹配在图像识别中的应用随着计算机技术的不断发展，图像识别已经成为了研究的热点领域。
模板匹配是图像识别中一种重要的技术，本文将介绍模板匹配在图像识别中的应用。
模板匹配是一种基于概率统计的图像识别方法，其基本原理是将待匹配图像与标准模板进行比较，找到与模板最相似的区域。
模板匹配可分为像素级、特征级和决策级三种类型。
像素级模板匹配是最简单的一种，它将待匹配图像与标准模板的每个像素点进行比较。
特征级模板匹配则是在像素级匹配的基础上，对图像进行预处理和特征提取，以减少计算量。
决策级模板匹配则是在特征级匹配的基础上，采用分类器对提取的特征进行分类和识别。
模板匹配的优点在于其简单易行，适用于多类图像。
但是，模板匹配也存在一些缺点，如对图像的尺寸和旋转变化适应性较差，且计算量较大。
在图像识别中，模板匹配被广泛用于目标检测、人脸识别、车牌识别等领域。
在目标检测中，模板匹配可用来检测图像中是否存在特定目标，如人脸、车牌等。
在人脸识别中，模板匹配可用来对人脸进行分类和识别。
在车牌识别中，模板匹配可用来识别车牌号码。
在进行模板匹配时，需要先对图像进行预处理，如灰度化、二值化等，以去除噪声和提高图像质量。
然后，需要选择合适的特征提取方法，如SIFT、SURF等，对图像进行特征提取。
接下来，需要选择合适的匹配策略，如欧氏距离、余弦相似度等，对提取的特征进行匹配。
需要实现一个流程控制，以确保匹配过程的正确性和稳定性。
模板匹配算法可分为基于像素和基于特征两种类型。
基于像素的算法虽然简单，但计算量较大，且对图像的尺寸和旋转变化适应性较差。
基于特征的算法则在一定程度上克服了这些问题，它通过对图像进行特征提取，减少了计算量，并提高了匹配精度。
在精度方面，模板匹配算法的精度主要取决于特征提取和匹配策略的选择。
一些先进的算法如SIFT、SURF等，由于其对图像特征的准确描述和匹配策略的巧妙设计，已经在实际应用中取得了良好的效果。
在速度方面，模板匹配算法的速度主要取决于特征提取和匹配过程的实现方式。
字符识别技术在车牌识别领域的应用
字符识别技术在车牌识别领域的应用现如今，随着科技的不断进步，各种新技术也应运而生。
其中，字符识别技术受到了越来越多的关注和应用。
在交通领域中，车牌识别技术的应用也越来越广泛，而字符识别技术则是实现车牌识别的重要手段之一。
本文将讨论字符识别技术在车牌识别领域的应用。
一、字符识别技术的发展为了更好地了解字符识别技术的应用，我们首先需要了解字符识别技术的发展历程。
字符识别技术是一种机器视觉技术，它利用数字图像处理技术，将图像中的字符转化为计算机可以识别的字符编码，实现对字符的自动识别。
这一技术最初应用于文字识别，后来逐渐拓展到其他领域，如表格识别、车牌识别、银行卡识别等。
字符识别技术经历了三个阶段的发展：模板匹配、特征匹配和深度学习。
模板匹配是最早的字符识别方法，它通过将图像中的字符和预先存储的字符模板进行匹配，实现识别。
但是，模板匹配方法存在着计算复杂度高、对光线、噪声等环境因素比较敏感等缺点。
而特征匹配采用了不同的方法，通过对字符图像进行特征提取，然后使用模板匹配方法进行字符识别。
这一方法具有较高的鲁棒性和适应性，但是由于特征提取的过程比较复杂，导致计算复杂度较高。
随着深度学习技术的飞速发展，深度学习也被应用到了字符识别的领域中。
深度学习通过构建多层神经网络，能够自动地从数据中提取特征，并实现高效的分类和识别。
这一方法在字符识别领域的准确率较高，但是需要大量的训练数据和计算资源。
二、车牌识别中的应用车牌识别是一种自动识别技术，主要利用数字图像处理技术和机器学习算法，将车辆的车牌信息通过识别后，实现对车辆的管理和监控。
在车牌识别中，字符识别技术是实现车牌识别的关键技术之一。
车牌识别中的字符识别包括两个步骤：定位和识别。
字符识别技术通过车牌图像的特征提取，将车牌图像中的字符信息转换为计算机可以理解的数字编码，实现字符的自动识别。
而字符定位则是通过对车牌图像中的颜色、形状、纹理等特征进行分析和处理，将车牌中的字符进行提取和分隔。
基于改进模板匹配的车牌字符识别算法实现
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要： 车牌字符识别是 Ｌ Ｒ系统 的重要环节 。模板匹配法 由于速度快 、 Ｐ 实时性高在车牌 自动识别中得到广泛应用 。在应用
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ｔ ｎ Ｌ Ｒ） 目前 交通 部 门十 分重 要 的科 研 课 题 之一 ， ｉ ，Ｐ 是 ｏ 它
基于模板匹配的车牌字符识别算法研究
基于模板匹配的车牌字符识别算法研究
王帅;刘光宇;李俊松;程远;周豹;赵恩铭;张令通
【期刊名称】《武汉船舶职业技术学院学报》
【年(卷),期】2024(23)1
【摘要】基于模板匹配的字符识别是车牌识别中重要的研究方法,该方法下组成的车牌识别系统涵盖了图像预处理、车牌定位、字符分割以及模板匹配等主要内容。
该算法首先对拍照获取的车牌图像进行灰度化、边缘检测、阈值分割等预处理,其目的是为得到只含有车牌信息的图像;然后将车牌图像进行腐蚀处理,确定车牌区域,并且通过二值化得到突出车牌字符信息的二值图像,以便于进行字符分割;最后再将分割出的字符与字符模板进行匹配得到准确的识别结果。
实验结果表明:基于该方法所实现的车牌识别系统,其识别过程简单且便捷,对于车牌的定位较为精准,能够较好地满足车牌识别的基本要求。
【总页数】6页(P97-102)
【作者】王帅;刘光宇;李俊松;程远;周豹;赵恩铭;张令通
【作者单位】大理大学;上海交通大学;中国人民解放军32268部队
【正文语种】中文
【中图分类】TP317.4
【相关文献】
1.一种基于改进模板匹配的车牌字符识别方法
2.基于模板匹配和SVM的车牌字符识别研究
3.基于改进模板匹配的车牌字符识别算法实现
4.基于模板匹配的车牌字符识别算法研究
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