车牌识别系统答辩
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车牌识别系统的设计与实现
专业: 信息工程 指导老师:吴士泓 制作人: 于强
中国车牌识别系统介绍 车牌识别系统的组成
目录
系统实现的算法
毕业感言
致谢
车牌识别技术(Vehicle License Plate Recognition,VLPR) : 指能够检测到受监控路面的车辆并自动提取车辆牌照信息(含汉字字符、英 文字母、阿拉伯数字及号牌颜色)进行处理的技术。
一幅图像包括目标物体、背景还有噪声, 要想从多值的数字图像中直接提取出目 标物体,最常用的方法就是设定一个阈 值T,用T将图像的数据分成两部分:大 于T的像素群和小于T的像素群。这是研 究灰度变换的最特殊的方法,称为图像 的二值化.
灰度化图像
在RGB模型中,如果R=G=B时,则彩色表示 一种灰度颜色,其中R=G=B的值叫灰度值, 因此,灰度图像每个像素只需一个字节存放 灰度值(又称强度值、亮度值),灰度范围 为0-255。
将字符图像的全部黑色像素的数目的总和作为一个特征, 总共即得到13个特征。
得到一个字符首先把这个字符上下平均分成两部分,然后
毕业感言
即将离开美丽的大学校园, 告别亲爱的老师和同学, 踏入人生的下一个阶段, 心中充满了留恋和不舍, 虽有千言万语, 却不知从何说起, 只好对你们说声:谢谢! 祝老师和同学们身体健康,幸福快乐!
牌照号码自动登记 自动放行
超速违章处罚
车牌识别系统
高速公路收费管理
车辆出入管理
计算车辆旅行时间
车牌识别系统的组成
网络
获得车ຫໍສະໝຸດ Baidu图像 通过局域网或者广域网进行 传输获取到的车牌图像
终端上识别车牌字符并记录
识别车牌信息的过程
打开图像
二值化图像
车牌定位
字符分割
字符识别
车牌识别的算法
打开图像
图像预处理
二值化图像
车牌识别的算法
车牌定位
车牌的颜色
固定的圆角 边框的大小
字符的颜色
字符的大小
字符之间的距离
车牌识别的算法
车牌分割
字符特征具体取法如下: (1)
车牌识别的算法
字符识别
字符特征获取 字符特征匹配
将库中的模板和需要识别的图像中同样大小的其中一 将这两部分平均分成4份,这样就可以得到8个丌同的区域,对 块区域进行比对。起先,需要识别的图像的左边顶角 这8个区域分别进行字符像素点统计,这样就对这样一个字符 进行了8个特征的提取, 点和库中的模板的相同位置角进行重合,在这片重合 在一起的区域中上下对比,接着向下一个像素位置进 行评议比较,就这样对识别的图像上所有的区域都进 然后将字符图像水平一份为二,两边一样再一分为二,竖 行重叠比较,完成之后与库中模板相差最小的区域就 向方向同样处理,统计所划分竖线上的黑点的像素点个数。 是需要识别出来的物体,可以想象到用这个方法会对 计算机的运算能力要求很高很高。
专业: 信息工程 指导老师:吴士泓 制作人: 于强
中国车牌识别系统介绍 车牌识别系统的组成
目录
系统实现的算法
毕业感言
致谢
车牌识别技术(Vehicle License Plate Recognition,VLPR) : 指能够检测到受监控路面的车辆并自动提取车辆牌照信息(含汉字字符、英 文字母、阿拉伯数字及号牌颜色)进行处理的技术。
一幅图像包括目标物体、背景还有噪声, 要想从多值的数字图像中直接提取出目 标物体,最常用的方法就是设定一个阈 值T,用T将图像的数据分成两部分:大 于T的像素群和小于T的像素群。这是研 究灰度变换的最特殊的方法,称为图像 的二值化.
灰度化图像
在RGB模型中,如果R=G=B时,则彩色表示 一种灰度颜色,其中R=G=B的值叫灰度值, 因此,灰度图像每个像素只需一个字节存放 灰度值(又称强度值、亮度值),灰度范围 为0-255。
将字符图像的全部黑色像素的数目的总和作为一个特征, 总共即得到13个特征。
得到一个字符首先把这个字符上下平均分成两部分,然后
毕业感言
即将离开美丽的大学校园, 告别亲爱的老师和同学, 踏入人生的下一个阶段, 心中充满了留恋和不舍, 虽有千言万语, 却不知从何说起, 只好对你们说声:谢谢! 祝老师和同学们身体健康,幸福快乐!
牌照号码自动登记 自动放行
超速违章处罚
车牌识别系统
高速公路收费管理
车辆出入管理
计算车辆旅行时间
车牌识别系统的组成
网络
获得车ຫໍສະໝຸດ Baidu图像 通过局域网或者广域网进行 传输获取到的车牌图像
终端上识别车牌字符并记录
识别车牌信息的过程
打开图像
二值化图像
车牌定位
字符分割
字符识别
车牌识别的算法
打开图像
图像预处理
二值化图像
车牌识别的算法
车牌定位
车牌的颜色
固定的圆角 边框的大小
字符的颜色
字符的大小
字符之间的距离
车牌识别的算法
车牌分割
字符特征具体取法如下: (1)
车牌识别的算法
字符识别
字符特征获取 字符特征匹配
将库中的模板和需要识别的图像中同样大小的其中一 将这两部分平均分成4份,这样就可以得到8个丌同的区域,对 块区域进行比对。起先,需要识别的图像的左边顶角 这8个区域分别进行字符像素点统计,这样就对这样一个字符 进行了8个特征的提取, 点和库中的模板的相同位置角进行重合,在这片重合 在一起的区域中上下对比,接着向下一个像素位置进 行评议比较,就这样对识别的图像上所有的区域都进 然后将字符图像水平一份为二,两边一样再一分为二,竖 行重叠比较,完成之后与库中模板相差最小的区域就 向方向同样处理,统计所划分竖线上的黑点的像素点个数。 是需要识别出来的物体,可以想象到用这个方法会对 计算机的运算能力要求很高很高。