车牌分割与识别PPT课件
车牌识别答辩PPT课件
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放映结束 感谢各位批评指导！
谢 谢！
让我们共同进步
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就是汽车牌照识别技术。
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3ห้องสมุดไป่ตู้
•车牌识别技术的应用
1、停车场收费管理系统 2、高速公路超速自动化监管系统和高速公路收费管理系统 3、公路布控管理系统 4、城市交通路口的“电子警察” 5、封闭式居民小区物业管理及重要部门的保安管理
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国内外发展现状
• 车牌识别技术研究在国外起步比较早，早在20世纪80年代， 便有一些零零散散的图像处理方法用于车牌识别的某些具 体应用。 到目前，各国均也有适用于本国的车牌识别系 统。各国的车牌识别产品虽然不同，但基本上都是基于车 辆探测器的系统，设备投资都是相当的巨大。
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车牌识别系统
• 车牌识别系统的流程图
车牌图像 采集
车牌图像 预处理
输出识别 结果
字符识别
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对车牌进 行定位
车牌字符 分割
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• 图像灰度化 • 因为彩色图像中包含了大量的无用信息，会在定位和识别
中造成干扰，也会拖慢识别的速度，所以就需要将彩色图 像进行灰度化处理，这就是图像灰度化。
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1.车牌图像预处理
• 车牌图像预处理流程图
边 缘 检 测
图 像 腐 蚀
图 像 填 充
形 态 滤 波
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(1)边缘检测
边缘是图像分割、目标区域识 别、区域形状提取等图像分析领域 十分重要的基础，在车牌识别系统 提取车牌位置占了很重要的地位。 所以必须进行边缘检测。
车牌识别中字符分割算法的研究与实现毕业答辩PPT课件
LOGO
2021
一：论文的背景意义
背景和意义：车牌识别是现代智能交通系统中的重要组成
部分之一，可用于公路电子收费、出入控制和交通监控等众多 场合。它以数字图像处理、模式识别、计算机视觉等技术为基 础，对摄像机所拍摄的车辆图像或视频序列进行分析，得到每 一辆汽车唯一的车牌号码，从而完成识别过程。它主要包括三 个关键部分：车牌区域定位、车牌字符分割、车牌字符识别， 其中车牌字符分割的好坏直接影响到车牌识别的正确率，因此 本文对字符分割的算法进行了深入的研究。
车牌灰度图像 车牌二值化图像
车牌膨胀或腐蚀处理后图像
2021
LOGO
四：车牌分割
本文所采用的车牌字符分割方法为：
车牌像素和模板匹配相结合的车牌字符分割方法
（1）通过车牌字符串的高度H，构建符合实际车牌的
模板。
（2）将车牌模板在字符串上从左向右滑动，同时分
别求取当前位置的M1和N1。其中
， 6 bi
车牌图像分割结果
2021
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车牌字符分割结果的例证续：
车牌原图像
车牌灰度图像
车牌边缘检测图像
2021
车牌腐蚀后图像
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车牌平滑图像的轮廓
从对象中移除小对象
车牌图像定位结果
2021
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车牌图像预处理结果
车牌图像分割结果2021Fra bibliotekLOGO
总结：
本文对其中的车牌分割技术做了深入的研究，主要探讨了车牌定位、预处理以 及字符分割的算法。
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2021
论文研究步骤：
【优】车牌识别简介最全PPT
的神经网络中进行识别。
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基于VTD，HTD字符识别方法
是基于VTD，HTD字符识别方法的完整步 骤，其中包括8个步骤:
步骤1，提取特征向量。20x35个像素 字符“2”的水平特征向量HTD为:
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车牌图象的特点
牌照的尺寸、字间距、字数和字体基本统一； 车牌：宽440mm，高140mm 字符：宽45mm，高90mm
车牌部分的图象颜色与背景一般具有明显的差异，并 且字符和背景各自的灰度基本均匀；
牌照文字周围有一类似于长方形的边框；边框内部边 缘信息丰富，呈现一定的纹理特征；
车牌字符集为有限字符集，主要包括约50个汉字、25 个字母和10个数字。
由于车辆牌照字符只有20多个大写英文字母， 10个阿拉伯数字和约50个汉字，字符集比较小， 所以可以把所有这些可能的字符制成标准模板， 采用模板匹配的方法。这种识别方法简单、快 速，但识别率低、误识别率高。
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基于小波变换的方法
对标准字符和分割好车牌字符进行正交小波变换获取 低频系数和高频系数，构造低频系统矢量和高频系统 矢量，定义隶属函数，设定阀值，并定义加权矩阵。 先将待识别字符的低频系数矢量与标准字符的低频系 数矢量比较，再比较高频系数矢量，最终获得识别结 果。
该方法是实现离散输入模式分类的有效途径之一，其实质是度量输入模式与标准模式之间的某种相似性，取相似性最大者为输入模式
车牌识别中的号码分割方法
车牌识别中的号码分割方法刘聪074301027车牌拍照自动识别技术是实现车辆身份自动识别的一种途径。
是近年来计算机视觉与模式识别技术在智能交通领域应用的重要研究课题之一。
因为车辆牌照号码和车辆是一一对应的，如同居民身份证和每个公民的关系一样，因此车辆牌照字符自动识别系统可用于一切需要对车辆进行管理的场合，比如公路收费站、停车场、十字路口等交通关卡等处，对于道路交通、园区和停车场车辆管理具有巨大的经济价值和现实意义。
车牌识别方法可以分为3个部分:车牌定位;车牌字符分割;车牌字符识别.这3部分紧密相关，每一步的输出都将作为下一步处理的输入，因此每一步的精确度都直接影响下一步的工作，从而影响车牌识别的最终结果。
首先要输入原始图像，从原始图像中确定车牌的相对位置，，完成对车牌的倾斜度校正；从提取的图像中切分出单个字符；最后输出车牌号码的字符串。
其中车牌字符的正确分割是进行下一步车牌字符识别的基础，目前常用的方法有如下几种：(1)车牌区域纹理特征的方法。
这种方法是利用车牌区域字符和底色具有不同的灰度特征从而进行边框去除和字符分割的方法。
(2)基于数学形态学的方法。
利用形态学的腐蚀和膨胀，将车牌字符区域组成连通域的方法去除边框，再进一步采用字符连通域的形式进行字符切分。
(3)基于Hough变换的字符分割方法。
还有人完全利用Hough变换，寻找车牌字符的上下边界，再结合车牌字符的排列特征进行字符的分割。
在得到一个或几个车牌区域后，先将其分割为单个的字符，然后进行单个字符的识别.传统的方法是使用投影法进行分割.先统计定位出的车牌区域的直方图，然后将统计值等于。
的几列中的一列作为分割的界限.这种分割方法实现起来比较简单，但是适应性很差，在预处理效果不好的情况下，很难有满足条件的列.而为了获取满足传统方法的条件，只有增加预处理的条件.因此，处理完后的图像不可避免地损失一部分有用信息，为进一步的处理造成不必要的困难，还可能引入额外误差.并且，在车牌倾斜的角度比较大或被拍摄车牌上的字符比较密集时，投影的方法从本质上失去了意义.为了避免上述两种弊端，采用一种新方法分割单个字符.该方法既可从一定程度上消除了预处理效果较差带来的影响，又可从根本上解决了倾斜车牌分割的间题.为了说明该方法的效果，使用了一个有较大倾斜角度的车牌做试验，如图3所示.首先，按照上一个步骤中精确定位车牌位置的方法，确定各个连通区域，去掉矩形区域中一些不可能是字符区域部分，例如宽度过大(约大于1/7车牌)或是连通区域中像素的个过少的区域，然后做出剩余各个连通区域的外接矩形，选取高和宽比值最为接近的4个连通区域，如图d所示.通过研究发现，车牌在正常或倾斜的情况下，(这种倾斜的情况包括车牌本身倾斜或由于拍摄的角度造成的倾斜)，车牌上各个字符的顶点实际上是在一条直线上，而大部分的数字、字母的结构是上下、左右基本对称的，所以各个数字和字母的中心也基本在一条直线上.因此，依据各连通区域的信息拟合一条直线可以取各连通区域的中点，也可以取各连通区域的最高和最低点拟合这条直线，在多数情况下，能够得到较好的拟合效果.利用拟合出的1条或2条直线，就能够比较准确地确定车牌上字符的上下边界.图c中所示的2条直线就是利用字符的上边缘和下边缘拟合出来的.假设拟合的直线斜率为k，则所有字符的外接矩形与这条直线的相交角度是相同的.从图d中的4个矩形中任意选取一个，将其假定为字符的大小，然后将这个矩形沿斜率为k的直线来回运动，按照车牌字符分布的特点，这个矩形框应该可以包含每一个字符.由此可提取每一个字符，因为如果将汉字看作连通区域，1个汉字则是由几个连通区域组成，而这个矩形框恰好可以将这些连通区域包含在内.并且像1这个高和宽的比值与其他的字符不同的数字，也能借助拟合的直线解决这一问题.本系统并未对倾斜的字符进行矫正，因为经研究发现，车牌上的字符因倾斜会产生一定程度的变形，但是这种变形并非是在二维空间上产生的.因此对其进行矫正仍有一定的困难.所以，对于倾斜字符的识别，可以通过在下一步中加大训练集解决.。
车牌识别系统中的字符分割与识别
安徽大学硕士学位论文车牌识别系统中的字符分割与识别姓名：高勇申请学位级别：硕士专业：计算机应用技术指导教师：张燕平20070401丘嘲ｊ、’’，慨Ｉ。
毕¨硷上第卓系统的具体雌｜卜－Ｊ其啦别率，【圣ｊ５即为拍摄到的个车图。
因此，必须采取车牌图像顾处理印Ｊ｝＃施以提高Ｕｉ别率。
同时，由于车牌不可避免地存在噪声，而且由于车牌识别系统任室外２４小时工作，光照度大范【嗣变化，也存在光照不均，亮度太低对比度太小等情况，这蝗都会降低系统的字符识别率，因此需采取滤噪、光照不均校Ｊ下和对比度增强等图像增强措施１２１Ｉ。
预处理是整个车牌识别系统的第一步，它的有效与否直接关系到下一步定位的成功率高低。
预处理的主要目的是增强图像中的目标的信息，减少或者消除非目标信息，以有利于下一步的图像进一步处理。
对于含有车牌的图像来说，预处理主要是为了让目标字符的信息加强，并且消除干扰信息，从而便于系统进行下面的车牌区域的定位工作。
一般来说，预处理的方法主要分为空域法和频域法两大类【２ｌＪ。
空域法主要是利用图像中各点之间的位置关系与颜色信息来进行处理，用于其中预处理的空域法主要有图像的点运算、图像增强等；频域法则是将图像变换到频域然后再进行处理，一般采用的变换方式都是线性正交变换、傅立叶变换、离散余弦变换等，然后根据目标信息的特征进行相应的滤波处理。
一般来说，利用空域法比较直接方便，理解上直观；利用频域法则有计算量小、易于消除噪声等特点。
３．３．３车牌定位图５：拍摄到的车图Ｆｉｇｕｒｅ５：ａＶｅｈｉｃｌｅＰｌａｔｅ车牌定位是车牌识别系统中的关键之一，如何在复杂的背景下克服干扰准确定位出含有车牌字符区域直接关系到车牌识别系统后续识别部分的正确率。
到目前为止，有关车牌定位的研究很多，其中主要的方法有下面几种吲：基于边缘的。
车牌识别-图像细分割
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
纵坐标
确定
切出横向子图，对子图 作填充度检验，即窗口 内像素求和，对所得到 的数值取最小即为车牌 区域所在位置，由此可 得到车牌的左右坐标。
校正
结果图
倾斜校正图
小结
在车牌识别(LPR)系统的实现过程中,车牌子图像定 位是关键问题,它关系到系统识别速度和精度,因此这 部分工作因该作为系统设计的重点之一。结合实际 车牌分割过程遇到的问题,在充分考虑图像识别目的 情况下进行分割。针对车牌的固有特点,设计了一个 小波纹理滤波器用以突出车牌纹理特征,采用神经网 络突出车牌文字特征,同时将模式识别方法应用在分 割过程中。试验结果表明文章中提出的方法是有效 的。
车牌识别
图像分割之细分割
唐雅琴 2131223
粗分割
细分割
基本原理
因为车牌底色与车牌文字颜色总是深浅相对的， 因此可以采用某种聚类算法（神经网络进行聚 类）对车牌进行二值化，即深的颜色归为1，浅 的颜色归为0，通过横向扫描线判断0,1跳变频 率的方法确定文字区域的横坐标，二维小波分 析的方法确定纵坐标，最后根据车牌的先验知 识进行一定比例的缩放，确定出车牌边缘的坐 标值。
利用自组织特征映射网 （SOFM）良好的聚类效 果，对彩色图像的所有 像素的RGB值进行聚类。
车牌
横向
对二值化后的图像进 行水平扫描,找出扫描 线相对变化剧烈的区 域作为候选区域。
二值化
扫描
倾斜
首先对车牌边缘进行提 取，然后通过Hough变换 得到组成车牌区域的四 条边缘直线段的参数， 从而实现对倾斜车牌的 矫正利。
车牌字符分割算法研究上课讲义
车牌字符分割算法研究1 绪论1.1 背景介绍为了实现车牌字符识别，通常要经过车牌位置检测、车牌字符分割和字符识别三个关键步骤。
车牌位置检测是根据车牌字符目标区域的特点，寻找出最符合车牌特征的区域。
车牌字符分割就是在车牌图像中找出所有字符的上下左右边界，进而分割出每个车牌字符。
在实际应用中，车牌字符分割的效果对车牌字符识别正确率会产生很大的影响，由于车牌图像亮度不均、尺度变化、透视失真、字符不完整等因素，使图像质量存在较大差异，进而影响图像分割的效果，因此车牌字符分割这一技术仍然具有很大的研究意义。
在实际的监控场景中，车牌图像的透视失真通常是由于拍摄视角的变化或车辆位置的移动，相机光轴偏离车牌平面的法线方向造成的。
由于车牌图像在整幅图像中占有较小的比例，所以车牌图像几何校正主要工作是校正车牌图像的旋转和剪切失真。
旋转投影法和直线拟合法是两种主要的偏斜校正方法。
旋转投影法是为了获取垂直倾斜角，即将车牌图像穷举逐个角度进行剪切变换，然后统计垂直投影数值为0的点数，得到最大值对应的角度。
这种方法受背景区域的干扰比较大。
另一种方法是直线拟合车牌字符的左边界点从而获得垂直倾斜角，该方法为直线拟合法。
该方法并没有逐个角度对车牌图像进行剪切变换，从左边界点拟合出的直线通常不能真正用来代表车牌的垂直倾斜方向，检测出的角度存在较大误差，且字符左侧噪声对角度检测干扰太大，鲁棒性较差。
因此找到一种更准确和迅速的车牌垂直倾斜矫正方法是十分重要的。
通过得到最小的字符投影点坐标方差，得到另一种车牌垂直矫正方法。
首先将车牌字符图像进行水平校正，根据字符的区域的上下边界，将车牌字符进行粗分割。
然后将剪切变换后的字符点进行垂直偷用。
当得到投影点最想左边方差时，便能导出两类剪切角闭合表达是，最后便是确定垂直投影的倾斜角并对此进行校正。
投影法是目前最常用的车牌分割算法之一，其算法简单并且计算复杂度低。
该方法的核心思想是将车牌图像进行水平投影和垂直投影，利用峰谷特征来定位车牌字符的上下左右边界。
车牌字符识别与分割
一、实验目的：使用matlab软件提取出给定图像中的字符区域，或分割出各个字符二、设计方案：一个完整的车牌识别系统闭应包括车辆检测、图像采集、图像预处理、车牌定位、字符分割、字符识别等单元。
当车辆到达触发图像采集单元时，系统采集当前的视频图像。
车辆识别单元对图像进行处理，定位出牌照位置，再将车牌中的字符分割出来进行识别，然后组成车牌号码输出。
车牌识别系统原理如图l所示。
图1 车牌识别系统原理图（1）图像预处理：对汽车图像进行图像转换、图像增强和边缘检测等。
（2）车牌定位：从预处理后的汽车图像中分割出车牌图像。
即在一幅车辆图像中找到车牌所在的位置。
（3）字符分割：对车牌图像进行几何校正、去噪、二值化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（4）字符识别：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。
为了用于牌照的分割和牌照字符的识别，原始图象应具有适当的亮度，较大的对比度和清晰可辩的牌照图象。
但由于车辆牌照的整洁度、自然光照条件、拍摄时摄像机与牌照的矩离和角度以及车辆行驶速度等因素的影响，牌照图象可能出现模糊、歪斜和缺损等严重缺陷，因此需要对原始图象进行识别前的预处理。
牌照的定位和分割是牌照识别系统的关键技术之一，其主要目的是在经图象预处理后的原始灰度图象中确定牌照的具体位置，并将包含牌照字符的一块子图象从整个图象中分割出来，供字符识别子系统识别之用，分割的准确与否直接关系到整个牌照字符识别系统的识别率。
由于拍摄时的光照条件、牌照的整洁程度的影响，和摄像机的焦距调整、镜头的光学畸变所产生的噪声都会不同程度地造成牌照字符的边界模糊、细节不清、笔划断开或粗细不均，加上牌照上的污斑等缺陷，致使字符提取困难，进而影响字符识别的准确性。
因此，需要对字符在识别之前再进行一次针对性的处理。
车牌识别的最终目的就是对车牌上的文字进行识别。
《车牌识别技术》PPT课件
随着汽车数量的逐年递增，摆在我们面前的是巨大的
城市交通压力。如何高效地进行交通管理，越来越成为我
们现实生活中的焦点问题。针对此问题，人们运用先进的
科学技术，相继研制开发出了各种交通道路监视、管理系
统，这些系统一般都包括车辆检测装置。通过这些装置对
过往的车辆实施检测，提取相关交通数据，用于达到监控、
管理和指挥交通的目的。汽车牌照的自动识别是车辆检测
精选课件ppt
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车牌图像的预处理
平滑处理后的图像
未滤波直接提 取出的边缘
经灰度校正后 提取精选的课件边pp缘t
经平滑处理后 提取的边缘 11
车牌定位处理后结果
行方向区域和最终定位出来的车牌
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进一步处理结果
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车牌字符分割
• 完成牌照区域的定位后，再将牌照区域分 割成单个字符，然后进行识别。字符分割 一般采用垂直投影法。由于字符在垂直方 向上的投影必然在字符间或字符内的间隙 处取得局部最小值的附近，并且这个位置 应满足牌照的字符书写格式、字符、尺寸 限制和一些其他条件。利用垂直投影法对 复杂环境下的汽车图像中的字符分割有较 好的效果。
识别结果
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未来发展方向
高速公路、城市交通、停车场等基础设施建设水平的 不断发展和车辆管理体制的不断完善，为以计算机视觉为 基础的智能交通管理系统的实际应用提供了契机。在智能 交通系统中，车牌自动识别系统是智能化交通系统非常重 要的发展方向。从开始的收费辅助系统演变过来的车牌识 别技术现在运用的领域是越来越广。它在车辆过路、过桥 全自动不停车收费，交通流量控制指标的测量，车辆自动 识别，高速公路上的事故自动测报，不停车检查，车辆定 位，汽车防盗，稽杏和追踪车辆违规、违法行为，维护交 通安全和城市治安，防止交通堵塞，提高收费路桥的服务 速度，缓解交通紧张状况等方面有重要作用，有重要的现 实应用意义。
车牌识别系统介绍PPT课件
本车场已 登记车辆
提示车牌号码、入场 日期、时间和费用交 纳情况
抬闸放行
车辆类别判别
外来车辆 用户从保安 取临时卡
提示车牌号码、入场 日期和时间并计时
抬闸放行
车辆进入车场
车 牌 识 别 系 统 结 构 流 程 （ 出 口 ）
车辆驶近车场出口
系统自动抓拍照片,并识别 其车牌号码
自动查找该车的入场记录，车辆 类型，出入比对
车辆类别判别
本车场车辆
根据ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ户设定或物管 要求，系统直接抬闸 放行或要求用户刷卡
后再抬闸放行
外来车辆
用户刷卡，同 时交还临时卡
记录车辆出场日期时 间、车牌号码、车辆
照片等信息
外来临时车
按车辆类型（出租车、送货 车、公务车、社会车辆等） 和停车时长、收费标准等确
定应收的临时停车费
号牌+IC卡识别双重验证
You Know, The More Powerful You Will Be
谢谢你的到来
学习并没有结束，希望大家继续努力
Learning Is Not Over. I Hope You Will Continue To Work Hard
演讲人：XXXXXX 时 间：XX年XX月XX日
刷卡后抬闸放行
车辆驶出车场
车牌识别拓扑图
流程图
车牌识别设备安装示意图
高速收费岛设备布局图
雾 灯
行车方向
雾 灯
车道控制机
手 动
监视器 车牌自动识别器
票据打印机
栏
杆
地
感
线
圈
收费亭 顶视
栏杆机 车道摄像机
地感 线圈
车牌自动识别器
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统计有误差也不会有大的影响。 • 字母数字的识别 • 车牌中非汉字的识别较为简单，本实验设计的分类器中，通过提取字
母和数字的粗网格特征，与标准粗网格特征进行比较，以最小欧式距 离为分类准则。为了避免误判需要对字符多次进行特征匹配。
据处理后的二值图像计算出列方向像 1 素值之和。
选取一较小的像素和阈值，找到车牌上汉字 的左端，在用该阈值继续寻找汉字右端的同 时，根据车牌标准，利用高与宽的比例关系 2 找到汉字的右端。
重复利用上一步骤的方法找到其他字 符的左右端，然后将字符逐一分割。
3
6
03/车牌识别
1 车牌识别的特殊性 2 车牌字符的归一化处理 3 常用的车牌字符识别方法
•
•
由于车牌上会有泥点、刮痕、锈蚀或光照、阴影等的影响造成车
牌上有一些噪声，在二值化时会成为小洞，给字符分割带来阻碍，因
而在对车牌分割前必须将这些噪声去掉，因此可以根据闭运算操作来
达到目的。
4
01 /图像预处理
第五步：去除车牌边框
•
在对车牌进行定位后，车牌的上下边缘处总会残留一些车牌的边
框或者铆钉等噪声无法去除，待车牌被分割后也会给后续的字符识别
9
03 /车牌识别
02/车牌字符的归一化处理
•
• 2.大小归一化 • 字符字号的变化引起字符尺寸相差接近十倍，对于字号不同的字符识
别，需要有效的对字符大小进行归一化。常用的大小归一化有两种， 一种是按外边框进行线性放大或缩小，另一种是根据水平和垂直两个 方向的字符像素的分布进行归一化。
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03 /车牌识别
的间隙，即可找到车牌的上下位置。
• 步骤为：
• Step1：计算每一行的像素值总和。
• Step2：选取车牌行方向的正中间位置，分别向车牌上下扫描寻找到 行像素和突然变小的位置，即为车牌的上下端。
• Step3：只保留Step2找到的车牌上下端以内的车牌数据即可将车牌的 上下边框去除。
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02/车牌分割
• 1.位置归一化 • 为了消除字符点阵位置上的偏差，需要将整个字符点阵移动到固定的
位置上，这个过程被称为位置归一化。有两种简单的位置归一化方法 。一种是基于质心的位置归一化，另一种是基于字符外边框的位置归 一化。基于质心的方法需要先求出字符的质心，然后质心移到指定位 置，。基于外边框的需要首先计算字符的外边框找到其中心，然后把 字符外边框移到指定的位置上，相对而言，质心计算是全局性的，因 此抗干扰能力强。
带来麻烦，为了消除这些影响，须将其去除。因此本文根据其边框与
字符间有空隙的特点，对于垂直边框，先车牌的最右端，找到第一个字符位置，向
左寻找即可找到车牌最左端位置；对于水平方向的边框，先找到车牌
水平方向的最中间，向车牌的上下方向分别寻找车牌字符与边框之间
在室外全天候工作，光照条件经常变化，并且受天气状况等的影响，
各种干扰不可预测。
•
4.在我国，车牌字符包括汉字，字母和数字。标准车牌上的字符
排列顺序为：
• 第一位是汉字，第二位是字母，第三位是字母或数字，第四位至 第七位是数字。
8
03 /车牌识别
02/车牌字符的归一化处理
•
• 从不同图像分割出的字符在大小和位置上有很大的差异，给后续 的自负特征提取和识别带来困难。为了消除字符由于大小，位置上对 字符特征提取，识别的影响。需要对字符图像进行归一化处理。归一 化一般分为位置归一化，大小归一化，笔划粗细归一化。这里主要介 绍位置归一化，大小归一化。
• 字符特征提取与分类器的选择 • 字符识别主要在于字符分类器的选择和设计。而字符分类器依赖于提
取的字符特征。
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03 /车牌识别
03/常用的车牌字符识别方法
• 字符的特征： • 1.结构特征 • 有轮廓特征，骨架特征，笔划密度特征，孔洞和缺口，字符链码，特
征点。 • 2.字符统计特征 • 有复杂指数，粗网格特征，字符的垂直和水平投影，整体变换特征，
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04/结果截图
车牌一：
13
04/结果截图
车牌二：
14
·
谢谢聆听
15
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03 /车牌识别
01/车牌识别的特殊性
•
•
1.车牌字符的字符集少，车牌上出现的汉字字符只包括各省，市
，直辖市和部队，武警，公安的简称，再加上26个英文字母以及10个
数字。
•
2.字符点阵的分辨率低，受摄影机分辨率的限制，从一副汽车图
像中分割出的牌照字符所占的像素比较小。
•
3.环境影响大。通常OCR系统的工作环境在室内，而车牌识别是
03/常用的车牌字符识别方法
• 1.模板匹配法。利用建立的标准模板图像与待识别字符图像进行点 对点的比较，去相似度最高的字符作为识别结果。此方法如果模板多 则耗时长，但是对于车牌识别来说足够了。
• 2.特征识别法。通过分析字符的结构特征和各种统计特征，来设计 各种分类器，来识别字符。本实验采取特征匹配方法。
车牌字符分割识别
计算机专业
2019/8/25
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目录
1 图像预处理
2 车牌分割
3 车牌识别
4
结果截图
5
组员感想
2
01/图像预处理
1 车牌图像的灰度化 2 车牌图像的二值化 3 车牌图像的开运算
4 车牌图像的闭运算 5 去除车牌边框 6 去除车牌图像中的圆点
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01 /图像预处理
第四步：车牌图像的闭运算