车牌识别综合实验报告大作业
车牌识别技术在智能停车系统中的应用实验
车牌识别技术在智能停车系统中的应用实验车牌识别技术作为一种基于图像识别的技术，近年来在智能停车系统中得到了广泛应用。
本文将从智能停车系统中车牌识别技术的原理、应用实验过程以及优势等方面进行探讨。
一、智能停车系统中的车牌识别技术原理车牌识别技术是指通过图像处理和模式识别的方法，对车辆的车牌进行自动化识别和判断。
其原理主要包括图像采集、预处理、特征提取和识别判断等几个步骤。
首先，通过摄像机或其他设备对车辆进出停车场的区域进行图像化采集，获取车辆车牌的图像信息。
然后，对采集到的图像进行预处理，包括图像的灰度化、二值化、滤波处理等，以提取出清晰、准确的车牌区域。
接下来，通过特征提取算法，对车牌图像的字符特征进行提取，例如字符的边缘信息、颜色等。
最后，利用训练得到的分类器或其他识别算法，对提取到的特征进行匹配和识别，完成车牌的自动化识别和判断。
二、为了验证车牌识别技术在智能停车系统中的应用效果，我们进行了一系列的实验。
实验流程如下：1. 实验准备：选择适合的硬件设备和软件平台，包括摄像机、车牌识别设备、图像处理软件等。
同时，搭建一个具备完整功能的智能停车系统。
2. 实验数据收集：选择不同时间段、不同天气和不同光照条件下的车辆进出停车场的场景，使用摄像机进行图像采集。
同时，记录对应车辆的车牌信息作为实验数据。
3. 图像预处理：将采集到的图像进行预处理，包括灰度化、二值化、滤波处理等步骤。
通过调整预处理参数，确保车牌区域的清晰度和准确性。
4. 特征提取与识别：利用图像处理算法进行特征提取，包括字符边缘信息提取、颜色特征提取等。
同时，利用已训练好的分类器或其他识别算法，对特征进行匹配和识别，得到车牌的识别结果。
5. 实验评估：根据实验数据和车牌识别结果进行对比和评估。
分析识别准确率、误识别率以及运行效率等指标，评估车牌识别技术在智能停车系统中的性能和可行性。
实验结果显示，车牌识别技术在智能停车系统中表现出良好的应用潜力和效果。
图像处理车牌识别系统设计实验报告
图像处理班别：11医学应用（2）班组长：组员：指导老师：目录一、摘要 -------------------------------------------------------------------------------------- 3二、设计原理------------------------------------------------------------------------------- 31、车牌的定位研究----------------------------------------------------------------------- 32、字符分割的研究----------------------------------------------------------------------- 43、字符识别的研究----------------------------------------------------------------------- 4三、详细设计步骤------------------------------------------------------------------------- 41、车牌定位-------------------------------------------------------------------------------- 41.1图像的预处理----------------------------------------------------------------------- 41.2车牌定位------------------------------------------------------------------------------ 82、字符分割-------------------------------------------------------------------------------- 92.1对读入图像进行预处理操作----------------------------------------------------- 102.2图像校正----------------------------------------------------------------------------- 112.3去除水平方向上的边框----------------------------------------------------------- 122.4去除垂直方向上的边框----------------------------------------------------------- 142.5去除车牌上的圆点----------------------------------------------------------------- 163、字符识别------------------------------------------------------------------------------- 193.1建立字符模板数据库-------------------------------------------------------------- 193.2对分割字符进行匹配-------------------------------------------------------------- 214、系统界面的实现---------------------------------------------------------------------- 24四、设计结果分析------------------------------------------------------------------------ 29五、设计体会------------------------------------------------------------------------------ 29车牌识别系统的设计一、摘要车牌是一辆汽车独一无二的信息，因此，对车辆牌照的识别技术可以作为辨识一辆车最为有效的方法。
车牌识别实验报告
车牌识别实验报告车牌识别实验报告一、引言车牌识别技术是近年来快速发展的一项重要技术，它在交通管理、安全监控等领域具有广泛的应用前景。
本文将介绍一次车牌识别实验的过程和结果，以及对该技术的评估和展望。
二、实验目的本次实验的目的是通过使用计算机视觉技术，实现对车辆车牌的自动识别。
通过该实验，我们希望验证车牌识别技术的准确性和可行性，并评估其在实际应用中的效果。
三、实验方法1. 数据收集我们采集了一组包含不同类型和风格的车牌图像数据，包括普通车辆、摩托车和电动车等。
这些数据来源于不同的场景，包括白天、夜晚和恶劣天气等条件下的拍摄。
2. 图像预处理为了提高车牌识别的准确性，我们对采集到的图像进行了预处理。
首先，我们使用图像处理算法对图像进行了去噪处理，去除了图像中的干扰信息。
然后，我们对图像进行了灰度化处理，将彩色图像转化为灰度图像，以便后续的处理。
3. 特征提取在进行车牌识别之前，我们需要从图像中提取出车牌的特征。
我们使用了一种基于边缘检测的方法，通过检测图像中的边缘来提取车牌的轮廓。
然后，我们根据车牌的形状和大小，进一步筛选出可能的车牌区域。
4. 字符分割在车牌识别中，字符分割是非常关键的一步。
我们使用了一种基于连通区域的方法，将车牌图像中的字符分割出来。
通过分析字符之间的间隔和相对位置，我们可以更准确地识别出每个字符。
5. 字符识别最后一步是对分割出的字符进行识别。
我们使用了一种基于深度学习的方法，训练了一个字符识别模型。
通过将字符图像输入到模型中，我们可以得到对应的字符标签，从而实现对车牌的识别。
四、实验结果经过实验，我们得到了一组车牌识别的结果。
在测试数据集上，我们的识别准确率达到了90%以上。
尤其是在白天和晴朗天气下，识别效果更加出色。
然而，在夜晚和雨天等恶劣条件下，识别准确率有所下降。
五、实验评估尽管我们的车牌识别系统取得了较好的结果，但仍存在一些问题和改进空间。
首先，恶劣天气条件下的识别准确率较低，需要进一步优化算法来提高鲁棒性。
车牌识别项目实验报告
摘要基于数学形态学的车牌定位方法【摘要】在汽车牌照识别系统中，车牌定位是整个识别模块实现的前提，目前车牌定位的方法多种多样，各有所长，但存在着计算量大或定位准确率不高等问题。
本文结合数学形态学的基本运算，尝试使用数学形态学来实现车牌照识别系统中的关键步骤——车牌定位。
实验结果表明此方法算法简单，且有一定的定位准确率。
【关键词】数学形态学，结构元素，车牌定位浙江大学城市学院毕业论文Abstract A Method 0f License Plate Location Based0n Morphology【Abstract】In car license plate recognition system，license plate location is the precondition of the whole recognition module．Now various methods are used in it, each of which has its own advantage．However，such problems as the quantity in calculation or the low correct location rate aren’t solved．This paper uses mathematical morphology combined with its elemental calculation to realize the crucial procedure—license plate location in car license plate recognition．Experiment results show that such method call simplify the algorithm and has some correct location rate．【Key Words】Morphology，Structure element， License plate location目录第1章绪论 (1)1.1 车牌研究概要 (1)1.1.1 车牌定位的背景 (1)1.1.2 车牌定位的意义 (2)1.2 本文研究的内容 (3)1.2.1 车牌定位研究的主要内容 (4)1.2.2 研究小结 (4)第2章车牌定位算法的研究 (5)2.1 传统的车牌定位算法 (5)2.1.1 基于颜色的分割算法 (5)2.1.2 基于纹理的分割算法 (5)2.1.3 基于边缘检测的分割算法 (6)2.1.4 基于数学形态学的分割算法 (6)2.1.5 基于遗传算法的分割方法 (7)2.1.6 基于神经网络的分割算法 (8)2.2 形态学的基本运算 (8)2.2.1 膨胀，腐蚀 (9)2.2.2 开，闭运算 (10)2.3 本章小结 (11)第3章车牌定位算法的实现 (12)3.1 算法处理过程 (12)3.2 二值化处理 (12)3.3 腐蚀去噪 (13)3.4 作膨胀，腐蚀运算 (13)3.5 标记连通域 (13)3.6 标识并定位车牌 (14)3.7 本章小结 (15)第4章实验结果及分析 (16)4.1 实验说明 (16)4.1.1 实验流程 (16)4.1.2 实验分析 (17)4.2 实验小结 (20)结论 (21)参考文献 (22)附录 (24)致谢.......................................................................................................... 错误!未定义书签。
车牌识别实验报告
车牌识别实验报告1. 引言车牌识别是计算机视觉领域中一项重要的任务，它可以应用于交通管理、车辆追踪、智能停车等多个领域。
本实验旨在使用计算机视觉技术实现车牌识别，并评估不同方法在车牌识别任务上的性能。
2. 方法与实验设置2.1 数据集本实验使用了包含X张车辆图片的数据集，其中每张图片都带有车牌。
数据集中的车牌来自不同地区，包括不同字母和数字的组合。
2.2 数据预处理在进行车牌识别之前，需要对数据进行一定的预处理。
我们采取了以下步骤来准备数据：2.2.1 图像裁剪首先，我们利用图像处理技术对每张图片进行裁剪，截取出车牌区域。
由于车牌的位置和大小可能会有所不同，因此需要使用特定的算法来进行车牌区域的定位和提取。
2.2.2 图像增强为了提高图像中车牌的可分辨性，我们对裁剪后的车牌图像进行了增强处理。
常见的增强方法包括对比度增强、直方图均衡化和图像清晰化等。
通过这些增强技术，我们可以增强车牌图像的边缘和文字信息，从而更好地进行后续的识别。
2.3 特征提取与分类在车牌识别中，我们需要提取图像中的特征，并将其输入到分类器中进行识别。
常用的特征提取方法包括颜色直方图、梯度方向直方图和局部二值模式等。
在本实验中，我们选择了梯度方向直方图作为特征，并使用支持向量机（SVM）作为分类器进行车牌识别。
3. 实验结果与分析3.1 评估指标在对车牌进行识别后，我们需要评估识别的准确率和性能。
常用的评估指标包括精确度（Precision）、召回率（Recall）和F1值等。
3.2 实验结果根据实验设置，我们对数据集进行了训练和测试，并使用评估指标来评估车牌识别模型的性能。
经过多次实验和交叉验证，我们得到了如下结果：方法精确度召回率F1值方法A 0.85 0.82 0.83方法B 0.92 0.88 0.90方法C 0.95 0.93 0.943.3 分析与讨论根据实验结果，我们可以发现方法C在车牌识别任务中的性能最好，具有最高的精确度、召回率和F1值。
车牌识别技术实验报告
车牌识别技术实验报告引言车牌识别技术是一种基于计算机视觉和模式识别的技术，旨在从车辆图像中自动识别并提取出车牌信息。
随着交通管理的不断升级和智能化的要求，车牌识别技术逐渐得到广泛应用。
本实验旨在探究车牌识别技术的原理和实现方法，并通过实验验证其识别准确率和稳定性。
实验目的1. 了解车牌识别技术的基本原理；2. 学习车牌识别技术的常见实现方法；3. 掌握车牌识别系统的搭建和调试方法；4. 通过实验验证车牌识别技术的准确率和稳定性。
实验过程1. 数据集准备首先，我们需要准备具有不同车牌种类和样式的数据集作为实验数据。
根据实际应用场景，可以从公开数据集、网络爬取和现场采集等渠道获取。
2. 车牌定位车牌定位是车牌识别的第一步，它的目的是在整个车辆图像中提取出车牌区域。
常用的车牌定位方法包括边缘检测、颜色识别和特征匹配等。
3. 字符分割字符分割是车牌识别的第二步，它的目的是将车牌区域中的字符分割开来，以便后续识别。
常用的字符分割方法包括基于间隔的分割方法和基于统计特征的分割方法。
4. 字符识别字符识别是车牌识别的最关键步骤，它的目的是将分割开的字符识别出来。
常用的字符识别方法包括基于模板匹配的方法和基于机器学习的方法。
5. 实验验证通过将实现的车牌识别系统应用于真实场景的车辆图像，对识别结果进行准确率和稳定性的测试和评估。
可以使用准确率和召回率等指标来评估识别效果。
实验结果经过以上实验步骤，我们成功搭建了一个车牌识别系统，并进行了实验验证。
在实验过程中，我们从数据集中随机选择了100张车辆图像进行识别测试。
实验结果显示，车牌识别系统在准确率和稳定性方面表现出色，准确率达到95%，并能在不同光照和角度下稳定识别。
实验总结通过本次实验，我们深入了解了车牌识别技术的原理和实现方法。
我们学习了车牌定位、字符分割和字符识别等关键步骤，并成功搭建了一个车牌识别系统。
实验结果表明，该系统具有较高的准确率和稳定性，在实际应用中具有很大的潜力。
《数字图像处理》大作业：车牌识别
将图中字符分割出来 将每个字符单独分割出来进行操作方便字 符识别 用d=bwareaopen(d,150);将第二个 和第三个字符中间的点去除点。
分割第一个字符的程序
wide1 = 0 while sum(d(:,wide1+1))<3 && wide1 <= n-2 wide1 = wide1 + 1; end wide2 = wide1; while sum(d(:,wide2+1))>2 && wide2 <= n-2 wide2 = wide2 + 1; end % temp = imcrop(d, [wide1 1 wide2-wide1 m]); % figure;imshow(temp); % tp=3;bottm=m-5; while sum(d(tp,wide1:wide2))==0 tp = tp + 1; end while sum(d(bottm,wide1:wide2))==0 bottm = bottm - 1; end e1 = imcrop(d, [wide1 tp wide2-wide1 bottm-tp]);
%求出一列中满足蓝色区域点的个数
%找出车牌区域左右边界
车牌字符处理
首先要对定位好的车牌图像进行处理，再将车牌 上的字符分割出来，方便后续识别操作。ຫໍສະໝຸດ 图像灰度化图像二值化
图像滤波处理
车牌图像处理
图像处理部分程序
X = im2bw(Plate); 像 [H, L] = size(X); X = imcrop(X, [5 5 L-10 H-10]); %im2bw使用阈值变换法把灰度图 转换成二值图像。
车牌识别综合实验报告大作业
计算机视觉课堂大作业车牌检测识别小功能的实现班级： 1302041姓名：陈串串学号：指导教师：余航一、实验目的1、了解车牌识别系统的实现，及车牌识别系统的应用；2、了解并掌握车牌识别系统如何实现。
二、实验内容1、车牌识别系统的图像预处理、2、车牌定位、3、字符分割4、字符识别三、实验原理车辆牌照识别（LPR）系统是一个专用的计算机视觉系统，它能够自动地摄取车辆图像和识别车牌号码，可应用在公路自动收费、停车场管理、失窃车辆侦察、门卫系统、智能交通系统等不同场合。
LPR系统的广泛应用将有助于加快我国交通管理自动化的进程。
1、预处理摄像时的光照条件，牌照的整洁程度，摄像机的状态（焦距，角度和镜头的光学畸变），以及车速的不稳定等因素都会不同程度的影响图像效果，出现图像模糊，歪斜或缺损，车牌字符边界模糊不清，细节不清，笔画断开，粗细不均等现象，从而影响车牌区域的分割与字符识别的工作，所以识别之前要进行预处理。
预处理的包括：1）消除模糊——用逆滤波处理消除匀速运动造成的图像运动模糊2）图像去噪。
通常得到的汽车图像会有一些污点，椒盐噪声，应用中值滤波3）图像增强自然光照度的昼夜变化会引起图像对比度的不足，所以必须图像增强，可以采用灰度拉伸，直方图均衡等通过以上处理，提高了图像的质量，强化了图像区域。
2、车牌定位自然环境下，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。
首先对采集到的视频图像进行大范围相关搜索，找到符合汽车牌照特征的若干区域作为候选区，然后对这些侯选区域做进一步分析、评判，最后选定一个最佳的区域作为牌照区域，并将其从图象中分割出来。
• 图像的灰度化 • 图像灰度拉伸 • 对图像进行边缘检测 采用Sobel 算子经行边缘检测该算子包含两组3*3的矩阵，分别为横向及纵向，将之与图像作平面卷积，即可分别得出横向及纵向的亮度差分近似值。
如果以A 代表原始图像，Gx 及Gy 分别代表经横向及纵向边缘检测的图像，其公式如下:A Gx *]101202101⎥⎥⎥⎦⎤+-+-+-⎢⎢⎢⎣⎡= and A *121000121Gy ⎥⎥⎥⎦⎤---+++⎢⎢⎢⎣⎡= 图像的每一个像素的横向及纵向梯度近似值可用以下的公式结合，来计算梯度的大小。
车牌识别系统报告
车牌识别系统-------MATLAB林加伟（电子信息工程学号：104173424）摘要：通过对车牌定位，车牌字符分割和车牌字符识别进行研究，实现一种可以在MATLAB上实现的算法。
关键字：图像预处理，车牌定位，字符分割，车牌字符识别引言当今世界，车辆的数量正在迅速增长，在给出行提供方便的同时，车辆管理上存在的问题日益突出，人工管理的方式已经不能满足实际的需要。
作为信息来源的图像识别技术越来越受到人们的重视。
近年来计算机的飞速发展和数字图像技术的日趋成熟，为传统的交通管理带来巨大转变，先进的计算机处理技术，不但可以将人力从繁琐的人工观察、监测中解放出来，而且能够大大提高其精确度。
1.统框架结构汽车车牌识别系统主要包括图像预处理、车牌定位、字符分割、字符识别、输出结果几个单元。
2.各模块实现2.1图像预处理2.1.1图像灰度化：因为车牌识别系统的摄像头拍摄的图片是彩色的，彩色图片会占用较大的存储空间，使计算机处理速度变慢，加重计算机负担，所以我们要对拍摄的照片进行灰度化处理。
对于将彩色图像转换成灰度图像时，目前比较主流的灰度化方法叫平均值法，公式为：H=0.229R+0.588G+0.144B公式中H表示灰度图的亮度值；R代表彩色图像红色分量值；G代表色彩图像绿色分量值；B 代表彩色图像蓝色分量值。
RGB 三分量前的系数为经验加权值。
加权系数的取值建立在人眼的视觉模型之上。
对于人眼较为敏感的绿色取较大的权值；对人眼较为不敏感的蓝色则取较小的权值。
通过该公式转换的灰度图能够比较好地反应原图像的亮度信息。
在MATLAB中我们可以调用im2gray函数对图像进行灰度化处理。
语句如下：结果：2.1.2边缘提取边缘是指图像局部亮度变化显著的部分，是图像风、纹理特征提取和形状特征提取等图像分析的重要基础。
所以在此我们要对图像进行边缘检测。
图象增强处理对图象牌照的可辩认度的改善和简化后续的牌照字符定位和分割的难度都是很有必要的。
车牌识别工作总结
车牌识别工作总结英文回答：As a vehicle plate recognition worker, I have gained a lot of experience and insights into this field. The job of vehicle plate recognition is to use computer vision technology to automatically identify and recognize license plates on vehicles. This technology has been widely used in parking management, traffic monitoring, and law enforcement.In my work, I have encountered various challenges and obstacles. For example, in some cases, the license plates may be dirty or damaged, making it difficult for the recognition system to accurately identify them. In other cases, the lighting conditions may not be ideal, which can also affect the accuracy of the recognition. Therefore, I have learned to adjust the parameters of the recognition system and use image enhancement techniques to improve the accuracy of the recognition.I have also had to deal with the issue of privacy and data security. Since license plate recognition involves the collection and storage of personal data, it is important to ensure that the data is handled in a secure and ethical manner. This requires compliance with data protection regulations and the implementation of strict security measures to prevent unauthorized access to the data.In addition to these challenges, I have also found the work to be highly rewarding. For example, there have been instances where the recognition system has helped law enforcement agencies to identify and apprehend suspects involved in criminal activities. This has not only demonstrated the effectiveness of the technology but also the positive impact it can have on public safety.Overall, my experience in vehicle plate recognition has been both challenging and fulfilling. I have learned to overcome technical obstacles, navigate ethical considerations, and appreciate the real-world impact ofthis technology.中文回答：作为一个车牌识别工作者，我在这个领域积累了许多经验和见解。
车牌识别matlab实验报告
车牌识别matlab实验报告标题：基于Matlab的车牌识别实验报告摘要：车牌识别是计算机视觉领域的一个重要研究方向，具有广泛的应用前景。
本实验基于Matlab平台，设计并实现了一个简单的车牌识别系统。
实验采用了图像处理和模式识别的技术，通过对车牌图像的预处理、字符分割和字符识别等步骤，成功地实现了对车牌的自动识别。
实验结果表明，该系统在不同场景下的车牌识别效果良好。
一、引言随着交通问题的日益突出，车牌识别技术在交通管理、安防等领域得到广泛应用。
车牌识别系统的核心是对车牌图像进行处理和分析，从中提取出车牌的信息。
本实验旨在利用Matlab平台，实现一个简单的车牌识别系统，并对其性能进行评估。
二、实验方法1. 数据收集：收集包含不同角度、光照条件和车牌类型的车牌图像，并建立一个图像库。
2. 图像预处理：对采集到的车牌图像进行预处理，包括图像增强、灰度化、二值化等操作，以减小光照和噪声对后续处理的影响。
3. 车牌定位：利用边缘检测和形态学处理等方法，对预处理后的图像进行车牌定位，提取出车牌区域。
4. 字符分割：对提取到的车牌区域进行字符分割，将车牌中的字符单独切割出来，以便后续的字符识别。
5. 字符识别：利用模式识别算法，对字符进行识别。
本实验采用了支持向量机（SVM）算法进行训练和分类。
6. 性能评估：对实验结果进行评估，包括准确率、召回率和F1值等指标。
三、实验结果与讨论经过实验测试，我们的车牌识别系统在不同场景下表现出良好的性能。
在收集的测试集上，系统的准确率达到了90%，召回率为85%。
在实际应用中，我们注意到系统对于光照条件较好、车牌清晰的图像处理效果更佳，对于遮挡、模糊的车牌图像处理效果有待改进。
四、结论本实验基于Matlab平台，设计并实现了一个简单的车牌识别系统。
通过图像预处理、车牌定位、字符分割和字符识别等步骤，我们成功地实现了对车牌的自动识别。
实验结果表明，该系统在不同场景下的车牌识别效果良好，并能够较为准确地提取出车牌中的字符信息。
车牌检测识别实验报告
《数字图像处理》课程设计报告学院理学院专业电子信息科学与技术班级XXXXXXXXXXXX学生姓名XXXXX学号XXXXXXXX车牌检测识别关键词:车牌定位，字符分割，字符识别绪论:随着我国的公路交通事业发展迅速，人工管理方式已经不能满着实际的需要，车牌自动识别系统是制约道路交通智能化的重要因素, 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。
汽车牌照自动识别整个处理过程分为预处理、边缘提取、车牌定位、字符分割、字符识别五大模块，其中字符识别过程主要由以下3个部分组成：①正确地分割文字图像区域；②正确的分离单个文字；③正确识别单个字符。
用MATLAB软件编程来实现,最后识别出车牌。
在实现的同时对出现的问题进行了分析、处理。
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。
课程设计的目的：1).掌握数字图像处理的基本概念、基本理论和基本方法；2).掌握图像处理的常用算法；3).让学生巩固理论课上所学的知识，理论联系实践；4).锻炼学生的动手能力，激发学生的研究潜能，提高学生的协作精神。
课程设计的意义：车牌定位系统的目的在于正确获取整个图像中车牌的区域，并识别出车牌号。
通过设计实现车牌识别系统，能够提高学生分析问题和解决问题的能力，还能培养一定的科研能力。
算法思想，程序流程，实验展示：一个完整的车牌号识别系统要完成从图像采集到字符识别输出，过程相当复杂车牌识别技术的任务是处理、分析摄取的车辆图像，实现车牌号码的自动识别典型的车辆牌照识别系统是由图像采集系统、中央处理器、识别系统组成，一般还要连接相应的数据库以完成特定的功能。
当系统发现(通过埋地线圈或者光束检测)有车通过时，则发出信号给图像采集系统，然后采集系统将得到的图像输入识别系统进行识别，其识别结果应该是文本格式的车牌号码。
车牌检测程序及报告实验报告
车牌检测班级：姓名：学号：一、实验目的车牌检测的数字识别二、实验过程1、先将车辆图片读入。
2、将图片进行预处理，手动输入车牌位置坐标。
3、提取车牌图像，进行自动阈值和二值化处理。
4、图像按字符分割，并且写入到固定的文件夹中。
5、将车牌中的数字信息重新读入，进行模版匹配。
6、利用最小距离法，识别车牌的数字信息并输出。
三、具体程序clear;clc;im=imread('C:\Users\ccj\Desktop\1.jpg'); im_gray=rgb2gray(im);imagesc(im_gray);colormap(gray);m0=input('请输入左顶角车牌x坐标：');n0=input('请输入左顶角车牌y坐标：');m1=input('请输入右下角车牌x坐标：');n1=input('请输入左顶角车牌y坐标：');im_plate=im_gray;top=m0;bottom=m1;left=n0;right=n1;im_plate=im_gray(top:bottom,left:right); figure;imshow(im_plate);%imwrite(im_plate,'D:\Program Files\图像/plate\plate3.bmp','bmp');%I=imread('D:\Program Files\图像\plate\plate3.bmp');%I=rgb2gray(I);I=im_plate;[X Y]=size(I);S=sum(sum(I));S=S/(X*Y);im_bi=I>S;for k=1:5;im1=double(im_bi).*double(I);im2=double(abs(1-im_bi)).*double(I);S1=sum(sum(im1))/sum(sum(im_bi));S2=sum(sum(im2))/sum(sum(abs(1-im_bi)));S=(S1+S2)/2endI=I>S;figure;imshow(I);mask=ones(1,3);P=imclose(I,mask);%标记[L,num]=bwlabel(P);T=100;%设定面积阈值参数for i=1:num[r,c]=find(L==i);if length(r)<TP(r,c)=0;endendfigure(2);imshow(P)title('Size filtering','Fontsize',18)for y=1:YS(y)=sum(I(1:X,y));endy=1:Y;figureplot(y,S(y));figure(3);title('Character segmentation','Fontsize',18)j=1;%分割的字符个数索引T=100;%设定面积阈值参数for i=1:num[r,c]=find(L==i);if length(r)<T%阈值T取100continue;elsetop=min(r);bottom=max(r);left=min(c);right=max(c);temp{j}=P(top:bottom,left:right);subplot(1,num,j)imshow(temp{j})j=j+1;endendimwrite(temp{1},'D:\Program Files\图像/data\1.bmp','bmp'); imwrite(temp{2},'D:\Program Files\图像/data\2.bmp','bmp'); imwrite(temp{3},'D:\Program Files\图像/data\3.bmp','bmp'); imwrite(temp{4},'D:\Program Files\图像/data\4.bmp','bmp'); imwrite(temp{5},'D:\Program Files\图像/data\5.bmp','bmp'); imwrite(temp{6},'D:\Program Files\图像/data\6.bmp','bmp'); imwrite(temp{7},'D:\Program Files\图像/data\7.bmp','bmp');%模版匹配识别（最小距离法）ibm{1}=imread('D:\Program Files\图像/data\3.bmp');ibm{2}=imread('D:\Program Files\图像/data\4.bmp');ibm{3}=imread('D:\Program Files\图像/data\5.bmp');ibm{4}=imread('D:\Program Files\图像/data\6.bmp');ibm{5}=imread('D:\Program Files\图像/data\7.bmp');%归一化row=40;col=30;for j=1:5digit{j}=imresize(ibm{j},[row col],'bilinear');D=zeros(1,10);for num=1:10str=['C:\Users\niu\Desktop\template\',num2str(num),'.bmp' ];i=imread(str);temp=imresize(i,[row col],'bilinear');dis=abs(digit{j}-temp);D(num)=sum(sum(dis));end[X,num]=min(D);result{j}=num-1;endsprintf(' %d',result{1:5})四、实验结果10020030040050060050100150200250300350400450Size filtering050100150200250 0102030405060。
车牌识别工作总结
车牌识别工作总结引言车牌识别技术是计算机视觉领域的重要研究方向之一，目前已经在交通管理、安防监控等领域得到广泛应用。
本文旨在对车牌识别工作进行总结，并讨论其中的关键技术和挑战。
车牌识别的意义和应用场景车牌识别是指通过计算机视觉技术，实现对车辆上的车牌号码进行自动识别和记录的过程。
车牌识别的意义在于提高交通管理的效率，减少人工处理的工作量，提升道路交通的安全性。
车牌识别技术的应用场景十分广泛，其中包括但不限于以下几个方面： 1. 交通管理：可以通过车牌识别技术实现违章行为的自动监测和处理，提高交通规则的执行效果。
2. 停车场管理：可以通过车牌识别技术实现车辆的自动进出管理，提升停车场管理的便捷性和安全性。
3. 安防监控：可以通过车牌识别技术判断车辆的合法性，辅助安防监控工作。
4. 车辆定位追踪：可以通过车牌识别技术实现对车辆的实时定位和追踪，为车辆调度和监管提供便利。
车牌识别的关键技术和挑战车牌识别技术主要包括图像预处理、车牌定位、字符分割和字符识别等关键步骤。
下面将对这些关键技术进行简要介绍，并讨论其中的挑战。
图像预处理图像预处理是车牌识别的第一步，旨在对原始图像进行去噪、增强和尺寸调整等操作。
常用的图像预处理方法包括图像平滑、灰度化、二值化和形态学处理等。
图像预处理的质量直接影响到后续步骤的准确性和鲁棒性。
车牌定位车牌定位是车牌识别的重要步骤，其目标是从图像中精确地定位出车牌的位置。
车牌定位通常包括颜色定位和边缘定位两个阶段。
在颜色定位阶段，利用车牌的颜色信息进行初步筛选；在边缘定位阶段，通过边缘检测和形态学处理等技术找到具体的车牌区域。
字符分割字符分割是将车牌上的字符分割成单独的字符，为后续的字符识别提供输入。
字符分割一般使用基于连通区域和投影法的方法，通过字符之间的间隙和字符的宽度等特征进行切割。
字符识别字符识别是车牌识别的最后一步，其目标是将分割得到的字符，通过特征提取和分类等方法，准确地识别出字符对应的数字或字母。
车牌识别实验报告
数字图像处理在车牌识别中的应用摘要随着汽车数量在我国大面积的增加，城市交通状况逐渐受到人们的重视，如何进行有效的交通管理更是成为了人们关注的焦点。
针对此问题，人们运用新的科学技术，相继研制开发出了各种交通道路监视、管理系统。
因此，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。
本文旨在粗浅的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。
1.绪论1.1背景及现状：基于图像处理的车牌识别技术的研究在国外起步比较早，在美国、意大利、德国、以色列、新加坡等国家，现在都已经有比较成熟的产品投入使用，比如美国的（AUTOSCOF）2003系统、以色列的Hi-Tech公司研制的See/Car System、德国西门子公司的ARTEM7SXI系统、新加坡的Optasia公司研制的VLPRS等车牌识别系统，但因为我国车牌样式的多样性、车牌颜色的多样性以及包含汉字等特点，这些车牌识别系统不适合我国国情。
基于图像处理的车牌识别技术主要包括车牌定位、车牌分割、字符识别等方面的技术。
关于车牌定位方面，主要理由车牌的边缘、形状、颜色等特征，再结合数字图像处理、形态学、小波变换、人工神经网络等技术对车牌进行定位。
基于特征的车牌定位的方法有C.J.Setchel提出的基于字符边缘检测的车牌定位方法，M.M.Mfahmy提出一种基于迭代阈值的车牌定位方法。
完全基于形态学的算法有运用数学形态学的闭运算获得车牌的候选区，然后采用投影的方法剔除假车牌，定位针车牌。
基于神经元网络的方法有基于BP网络的牌照定位方法，基于彩色的车牌定位方法有采用多层感知器网络对输入彩色图像进行彩色分割及多级混合集成分类器的车牌自动识别方法。
车牌识别检测报告
车牌识别检测报告1. 背景介绍车牌识别（License Plate Recognition, LPR）是一种通过计算机视觉技术自动识别车辆车牌信息的技术。
近年来，随着交通智能化的推进以及智能城市的建设，车牌识别技术在智能交通、安防监控等领域的应用越来越广泛。
准确有效的车牌识别可以提高交通管理的效率，减少人工劳动成本，提升城市治理的水平。
2. 目标和需求本文档旨在对某车牌识别检测系统进行综合分析和评估，具体目标如下：1.评估车牌识别算法的准确度和鲁棒性；2.检测车牌识别系统的实时性能和稳定性；3.分析车牌识别系统的误识别率和误漏识率。
3. 测试环境和数据集为了对车牌识别系统进行全面的测试和评估，我们使用了以下环境和数据集：•系统环境：–操作系统：Windows 10；–处理器：Intel Core i7-8700K；–内存：16GB。
•数据集：–我们使用了包含1000张车辆图片的数据集，其中包括正常情况下的车辆图片和部分模糊、光照不均等异常情况下的车辆图片。
4. 测试方法和流程在进行车牌识别检测的测试过程中，我们采取了以下方法和流程：1.数据准备：–将数据集中的图片划分为训练集和测试集；–对训练集进行标注，标注每张图片中的车牌位置和车牌字符。
2.算法评估：–使用训练集训练车牌识别算法；–使用测试集对训练好的算法进行评估，计算准确率和召回率。
3.系统性能测试：–在测试环境中运行车牌识别系统，记录系统的实时性能和稳定性。
4.误识别率和误漏识率分析：–对测试集中的误识别和误漏识的样本进行人工标注，统计误识别率和误漏识率。
5. 测试结果和评估经过测试和评估，我们得到了以下结果：1.算法评估：–准确率：95%–召回率：92%2.系统性能测试：–平均识别时间：200ms–稳定性：99.5%的识别成功率3.误识别率和误漏识率分析：–误识别率：3%–误漏识率：5%6. 结论和建议根据以上结果和评估，我们得出以下结论和建议：1.车牌识别算法具有较高的准确度和鲁棒性，但仍存在一定的误识别率和误漏识率。
车牌定位分割 实验报告
汽车车牌的号码识别1.车牌号码识别的基本工作原理为：将摄像头拍摄到的包含车辆牌照的图像通过视频卡输入到计算机中进行预处理，再由检索模块对牌照进行搜索、检测、定位，并分割出包含牌照字符的矩形区域，然后对牌照字符进行二值化并将其分割为单个字符，得到输出结果。
2.车牌号码识别系统原理图各部分说明如下：（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。
3.源程序代码及图形（1）I=imread('yuan.bmp');figure;subplot(2,2,1);imshow(I);title('原图');I1=rgb2gray(I);%图像灰度化subplot(2,2,2);imshow(I1);title('灰度化图');m2=medfilt2(I1,[5,5]);subplot(2,2,3);imshow(m2);title('中值滤波');w2=wiener2(I1,[5,5]);%维纳滤波subplot(2,2,4);imshow(w2);title('维纳滤波');(2)图像二值化fmax1=double(max(max(I1)));fmin1=double(min(min(I1)));level=(fmax1-(fmax1-fmin1)/3)/255; bw2=im2bw(I1,level);bw22=double(bw2);figure,imshow(bw22),title('图像二值化 ');(3)图像算法处理lubo=edge(bw22,'log');figure;subplot(2,2,1);imshow(bw2);title('Log算子边缘检测');%图像边缘检测bg1=imclose(lubo,strel('rectangle',[1,33]));subplot(2,2,2),imshow(bg1);title('图像闭运算[1,33]'); bg3=imopen(bg1,strel('rectangle',[1,33]));subplot(2,2,3),imshow(bg3);title('图像开运算 [1,33]'); bg2=imopen(bg3,strel('rectangle',[12,1]));subplot(2,2,4),imshow(bg2);title('图像开[15,1]');（4）图像标记[L,num] = bwlabel(bg2,8);%标注二进制图像中已连接的部分%Feastats = imfeature(L,'basic');%计算图像区域的特征尺寸%Area=[Feastats.Area];%区域面积%BoundingBox=[Feastats.BoundingBox];%[x y width height]车牌的框架大小%RGB = label2rgb(L, 'spring', 'k', 'shuffle'); %标志图像向RGB图像转换figure,imshow(L);title('图像标记 ');%输出框架的彩色图像(5)形态滤波I5=bwareaopen(L,1000);%去除聚团灰度值小于2000的部分figure,imshow(I5),title('形态滤波后图像');(6) [y,x,z]=size(I5);I6=double(I5);Y1=zeros(y,1);for i=1:yfor j=1:xif(I6(i,j,1)==1)Y1(i,1)= Y1(i,1)+1;endendend[temp MaxY]=max(Y1);figure();subplot(3,2,1),plot(0:y-1,Y1),title('行方向像素点灰度值累计和’),xlabel('行值'),ylabel('像素');PY1=MaxY;while ((Y1(PY1,1)>=50)&&(PY1>1))PY1=PY1-1;endPY2=MaxY;while ((Y1(PY2,1)>=50)&&(PY2<y))PY2=PY2+1;endIY=I(PY1:PY2,:,:);X1=zeros(1,x);for j=1:xfor i=PY1:PY2if(I6(i,j,1)==1)X1(1,j)= X1(1,j)+1;endendendsubplot(3,2,2),plot(0:x-1,X1),title('列方向像素点灰度值累计和'),xlabel('列值'),ylabel('像数');PX1=1;while ((X1(1,PX1)<3)&&(PX1<x))PX1=PX1+1;endPX2=x;while ((X1(1,PX2)<3)&&(PX2>PX1))PX2=PX2-1;endPX1=PX1-1;PX2=PX2+1;%分割出车牌图像%dw=I(PY1:PY2,PX1:PX2,:);subplot(3,2,3),imshow(dw),title('定位剪切后的彩色车牌图像')if isrgb(dw)II1 = rgb2gray(dw); %将RGB图像转化为灰度图像else II1=dw;endg_max=double(max(max( II1)));g_min=double(min(min( II1)));T=round(g_max-(g_max-g_min)/3); % T 为二值化的阈值[m,n]=size(II1);% d:二值图像%h=graythresh(I1);II=im2bw(II1,T/256);subplot(3,2,4);imshow(II),title('二值化车牌图像');I2=bwareaopen(II,20);subplot(3,2,5);imshow(I2),title('形态学滤波后的二值化图像');[y1,x1,z1]=size(I2);I3=double(I2);TT=1;%%%%%%%去除图像顶端和底端的不感兴趣的区域 %%%%%Y1=zeros(y1,1);for i=1:y1for j=1:x1if(I3(i,j,1)==1)Y1(i,1)= Y1(i,1)+1 ;endendendPy1=1;Py0=1;while ((Y1(Py0,1)<20)&&(Py0<y1))Py0=Py0+1;endPy1=Py0;while((Y1(Py1,1)>=20)&&(Py1<y1))Py1=Py1+1;endI2=I2(Py0:Py1,:,:);subplot(3,2,6);imshow(I2),title('目标车牌区域');(7)%%%%%% 分隔字符按行累计值%%%%%%%X1=zeros(1,x1);for j=1:x1for i=1:y1if(I3(i,j,1)==1)X1(1,j)= X1(1,j)+1;endendendfigure;plot(0:x1-1,X1),title('列方向像素点灰度值来计和 '),xlabel('列值'),ylabel('累计像素量 ');Px0=1;Px1=1;(8) %%%%%%%%%%%%分割字符%%%%%%%%%%%%%%%%%%for i=1:7while ((X1(1,Px0)<3)&&(Px0<x1))Px0=Px0+1;endPx1=Px0;while (((X1(1,Px1)>=4)&&(Px1<x1))||((Px1-Px0)<10)) Px1=Px1+1;endZ=I2(:,Px0:Px1,:);switch strcat('Z',num2str(i))case'Z1'PIN0=Z;case'Z2'PIN1=Z;case'Z3'PIN2=Z;case'Z4'PIN3=Z;case'Z5'PIN4=Z;case'Z6'PIN5=Z;otherwisePIN6=Z;endfigure(8);subplot(1,7,i);imshow(Z);Px0=Px1;end。
车牌识别开题报告
研究阶段二（2015年3月9日——2015年4月26日）
①分析整个系统的二次开发代码构架；
②对每一个功能模块，通过具体的操作步骤，实现系统的所有功能。
研究阶段三（2015年4月27日——2015年5月29日）
①系统实现、优化、调试阶段
②论文终稿
五、拟查阅的主要参考文献
[1]李贞培，李平，郭新宇等. 三种基于GDI+的图像灰度化实现方法[J].计算机技术与发展，2009，19(7).
[6]邹星. 车牌识别中的图像提取和分割算法[J].重庆工学院学报(自然科学版)2009(08).
[7]李战明，徐锦钢. 车牌识别系统中的车牌图像预处理研究[J]2008(08).
[8]何铁军，张宁，黄卫. 车牌识别算法的研究与实现[J].公路交通技术.2006(08).
[9]冯慧娜.车牌识别系统中车辆定位与字符分割技术的研究[D].电子科技大学 2010.
（2）图像预处理
图像预处理过程需要把图像转换成便于定位的二值化图像。需要经过图像灰度化、图像增强、边缘提取、二值化操作。
（3）车牌定位
车牌定位方法的出发点是利用车牌区域的特征来判断车牌，将车牌区域从整幅车牌图像中分割出来。车牌自身具有许多的固有特征，这些特征对于不同的国家是不同的。
（4）字符分割
字符的分割要求能够准确地定位字符边界，进而将车牌内的所有字符
3.设计目标：
车牌识别系统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。车牌识别主要包括以下三个主要步骤：车牌定位，车牌字符分割，车牌字符识别。近年来，许多学者对其进行了较为深入的研究和探讨，提出了基于纹理特征、颜色信息和运用数学工具的车牌定位法，基于投影分析、连通域分析的字符分割方法和基于模板匹配、神经网络等的字符识别方法。根据国内外汽车牌照的字符特征，对近年来出现的车牌识别方法进行综述，在现有方法的基础上，取其优点，结合数学工具，提高系统的速度和精度。
西电数字图像处理大作业车牌识别出结果
第 1 页共 33 页基于MATLAB软件的车牌识别作者：学号：作者：学号：学院(系)：电子工程学院专业：电子信息工程题目：基于matlab的车牌识别指导教师：李洁职称：教授2013年5月摘要随着经济社会的发展及人们生活水平的提高，机动车辆的数量越来越多，第 2 页共 33 页给交通管理带来了很大的压力，所以，我们必须找到一种方法来解决这个问题。
因为车牌号的重要地位，我们第一个想到就是设法利用车牌号来对车辆进行管理，所以车牌提取应运而生，用来提高汽车的安全管理水平及管理效率。
车牌识别系统主要包括了图像采集、图像预处理、车牌定位、字符分割、字符识别等五大核心部分。
关键词：MATLAB、图像预处理、车牌识别与分割目录1. 绪论 (1)1.1 本课题的研究背景 (1)1.2 国内外发展状况 (3)1.3 主要应用领域 (5)1.4 设计原理 (6)2. MATLAB简介 (7)2.1 MATLAB发展历史 (7)3．各模块的实现 (11)3.1设计方案 (11)3.2图像预处理 (11)3.2.1图像灰度化 (11)3.2.2图像的边缘检测 (12)3.3车牌定位和分割 (14)3.3.1车牌的定位 (15)3.3.2车牌的分割 (16)3.3.3对定位后的彩色车牌的进一步处理 (17)3.4字符的分割和归一化处理 (17)3.4.1字符的分割 (18)3.4.2字符的归一化处理 (19)3.5 字符的识别 (19)4．实验结果和分析 (22)5．实验总结 (24)致谢 (25)参考文献 (26)程序附录 (27)第一章绪论1.1 本课题的研究背景随着经济社会的发展及人们生活水平的提高，机动车辆的数量越来越多，给交通管理带来了很大的压力，所以，我们必须找到一种方法来解决这个问题。
因为车牌号的重要地位，我们第一个想到就是设法利用车牌号来对车辆进行管理，所以车牌提取应运而生，用来提高汽车的安全管理水平及管理效率。
车牌识别项目实验报告
摘要基于数学形态学的车牌定位方法【摘要】在汽车牌照识别系统中，车牌定位是整个识别模块实现的前提，目前车牌定位的方法多种多样，各有所长，但存在着计算量大或定位准确率不高等问题。
本文结合数学形态学的基本运算，尝试使用数学形态学来实现车牌照识别系统中的关键步骤——车牌定位。
实验结果表明此方法算法简单，且有一定的定位准确率。
【关键词】数学形态学，结构元素，车牌定位浙江大学城市学院毕业论文Abstract A Method 0f License Plate Location Based0n Morphology【Abstract】In car license plate recognition system，license plate location is the precondition of the whole recognition module．Now various methods are used in it, each of which has its own advantage．However，such problems as the quantity in calculation or the low correct location rate aren’t solved．This paper uses mathematical morphology combined with its elemental calculation to realize the crucial procedure—license plate location in car license plate recognition．Experiment results show that such method call simplify the algorithm and has some correct location rate．【Key Words】Morphology，Structure element， License plate location目录第1章绪论 (1)1.1 车牌研究概要 (1)1.1.1 车牌定位的背景 (1)1.1.2 车牌定位的意义 (2)1.2 本文研究的内容 (3)1.2.1 车牌定位研究的主要内容 (4)1.2.2 研究小结 (4)第2章车牌定位算法的研究 (5)2.1 传统的车牌定位算法 (5)2.1.1 基于颜色的分割算法 (5)2.1.2 基于纹理的分割算法 (5)2.1.3 基于边缘检测的分割算法 (6)2.1.4 基于数学形态学的分割算法 (6)2.1.5 基于遗传算法的分割方法 (7)2.1.6 基于神经网络的分割算法 (8)2.2 形态学的基本运算 (8)2.2.1 膨胀，腐蚀 (9)2.2.2 开，闭运算 (10)2.3 本章小结 (11)第3章车牌定位算法的实现 (12)3.1 算法处理过程 (12)3.2 二值化处理 (12)3.3 腐蚀去噪 (13)3.4 作膨胀，腐蚀运算 (13)3.5 标记连通域 (13)3.6 标识并定位车牌 (14)3.7 本章小结 (15)第4章实验结果及分析 (16)4.1 实验说明 (16)4.1.1 实验流程 (16)4.1.2 实验分析 (17)4.2 实验小结 (20)结论 (21)参考文献 (22)附录 (24)致谢.......................................................................................................... 错误!未定义书签。
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数字图像处理综合实验报告车牌识别技术（LPR）组长：__ ******_____组员：___ _****** ____ _******_________ _*******___指导老师：___ *******_____*****学院****学院2010年6月10日实验五车牌识别技术（LPR）一、实验目的1、了解车牌识别系统的实现，及车牌识别系统的应用；2、了解并掌握车牌识别系统如何实现。
二、实验容1、车牌识别系统的图像预处理、2、车牌定位、3、字符分割4、字符识别三、实验原理车辆牌照识别（LPR）系统是一个专用的计算机视觉系统，它能够自动地摄取车辆图像和识别车牌，可应用在公路自动收费、停车场管理、失窃车辆侦察、门卫系统、智能交通系统等不同场合。
LPR系统的广泛应用将有助于加快我国交通管理自动化的进程。
1、预处理摄像时的光照条件，牌照的整洁程度，摄像机的状态（焦距，角度和镜头的光学畸变），以及车速的不稳定等因素都会不同程度的影响图像效果，出现图像模糊，歪斜或缺损，车牌字符边界模糊不清，细节不清，笔画断开，粗细不均等现象，从而影响车牌区域的分割与字符识别的工作，所以识别之前要进行预处理。
预处理的包括：1）消除模糊——用逆滤波处理消除匀速运动造成的图像运动模糊2）图像去噪。
通常得到的汽车图像会有一些污点，椒盐噪声，应用中值滤波3）图像增强自然光照度的昼夜变化会引起图像对比度的不足，所以必须图像增强，可以采用灰度拉伸，直方图均衡等通过以上处理，提高了图像的质量，强化了图像区域。
2、车牌定位自然环境下，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。
首先对采集到的视频图像进行大围相关搜索，找到符合汽车牌照特征的若干区域作为候选区，然后对这些侯选区域做进一步分析、评判，最后选定一个最佳的区域作为牌照区域，并将其从图象中分割出来。
• 图像的灰度化 • 图像灰度拉伸• 对图像进行边缘检测采用Sobel 算子经行边缘检测该算子包含两组3*3的矩阵，分别为横向及纵向，将之与图像作平面卷积，即可分别得出横向及纵向的亮度差分近似值。
如果以A 代表原始图像，Gx 及Gy 分别代表经横向及纵向边缘检测的图像，其公式如下:A Gx *]101202101⎥⎥⎥⎦⎤+-+-+-⎢⎢⎢⎣⎡= and A *121000121Gy ⎥⎥⎥⎦⎤---+++⎢⎢⎢⎣⎡= 图像的每一个像素的横向及纵向梯度近似值可用以下的公式结合，来计算梯度的大小。
2y 2x G G G +=然后可用以下公式计算梯度方向。
⎪⎪⎭⎫⎝⎛=x yG G arctan θ 在以上例子中，如果以上的角度θ等于零，即代表图像该处拥有纵向边缘，左方较右方暗。
• 对其进行二值化 • 纹理分析法行扫描行法是利用了车牌的连续特性。
车牌区域有连续7个字符，而且字符与字符之间的距离在一定围。
定义从目标到背景或者从背景到目标为一个跳变。
牌照区域相对于其它非车牌区域跳变多，而且间距在定围和跳变次数大于一定次数，并且连续满足上述要求的行要达到一定的数目。
从下到上的顺序扫描，对图像的每一行进行从左向右的扫描，碰到跳变点记录下当前位置，如果某行连续20个跳变点以上，并且前一个跳变点和后一个跳变点的距离在30个像素，就记录下起始点和终止点位置，如果连续有10行以上这样的跳变点，我们就认为该区域就是车牌预选区域。
3、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。
• 车牌区域灰度二值化•确定字符上下边框和去除铆钉和车牌垂直投影字符分割难点由于铆钉和周围其它干扰像素的原因，使得垂直投影中，铆钉会对图像的分割起干扰作用，所以要先去除铆钉和确定字符上下界。
方法：将图片看成是一个平面。
将图片向水平方向投影，这样有字的地方的投影值就高，没字的地方投影得到的值就低。
这样会得到一根曲线，像一个又一个山头。
下面是我手画示意图：然后，用一根扫描线（上图中的S）从下向上扫描。
这个扫描线会与图中曲线存在交点，这些交点会将山头分割成一个又一个区域。
车牌图片一般是7个字符，因此，当扫描线将山头分割成七个区域时停止。
然后根据这七个区域向水平线的投影的坐标就可以将图片中的七个字符分割出来。
•字符大小归一化外形归一化：将文字的外边框按比例线性放大或缩小成为规定尺寸的文字图像简单的采用图像的放大和缩小算法，实现所有字符的同大小，为下一步识别做好准备。
4、字符识别：字符识别方法目前主要有基于模板匹配算法和基于人工神经网络算法。
我们选用基于模板匹配算法首先将分割后的字符二值化,并将其尺寸大小缩放为字符数据库中模板的大小，然后与所有的模板进行匹配，最后选最佳匹配作为结果。
用采集到的20多幅汽车图片作为实验样本数据，用纯软件的方法实现了车牌字符的自动识别，达到了较高的识别率。
四、详细设计与实现车牌图片预处理车牌定位分割字符分割字符识别输出结果1、预处理1）灰度化主要流程图2)高斯滤波主要流程图2、车牌定位1）Sobel边缘检测主要流程图2）车牌粗略定位主要流程图3、车牌分割1）车牌人工矫正主要流程图2）车牌精确分割主要流程图3）字符模板归一并储存主要流程图4、简易字符识别主要流程图五、实验结果与分析对十几图片进行车牌识别，将其中IMAG00291.bmp作为例子，分析其结果。
5.1.1打开图片5.1.2 图像的灰度化彩色图像包含着大量的颜色信息，不但在存储上开销很大，而且在处理上也会降低系统的执行速度，因此在对图像进行识别等处理中经常将彩色图像转变为灰度图像，以加快处理速度。
由彩色转换为灰度的过程叫做灰度化处理。
选择的标准是经过灰度变换后，像素的动态围增加，图像的对比度扩展，使图像变得更加清晰、细腻、容易识别。
5.1.3 图像的高斯滤波图5.1原始图像图5.2灰度化后图像高斯滤波对随机噪声和高斯噪声（尤其是服从正态分布的噪声）的去除效果都比较好，能够有效除去采集过来时图片的随机噪声。
5.2.1 Sobel边缘检测Sobel算子根据像素点上下、左右邻点灰度加权差，在边缘处达到极值这一现象检测边缘。
对噪声具有平滑作用，提供较为精确地边缘方向信息，边缘定位精度不够高，但对于车牌的粗略定位还是能起作用的，效果比较好，尤其是对高斯滤波过后的图片。
5.2.2 车牌定位分割车牌定位采用纹理跳变法实现的，在算法中采用了2*6的粗定位，最后效果虽然不太好，但是能准确地将车牌区域定位并分割出来。
5.3.1 车牌人工矫正由于车牌图像不是水平的，对分割和识别会产生影响，需要人工对其矫正，经实验得，这幅图像需矫正-1°。
实验结果见图5.7图5.3高斯滤波后图像图5.4 Sobel边缘检测后图像图5.5车牌定位后图像标记结果图5.6根据图5.5在原图片截取的车牌图5.7已矫正了-1°的车牌图像5.3.2 车牌的灰度化和二值化图5.8已灰度化的车牌图像图5.9已二值化的车牌图像此处车牌图片的二值化采用的是比较流行的自适应阈值二值化，它根据车牌字符和车牌背景的区分，能有效地将字符突出出来，对车牌的分割有着明显的好处。
5.3.3 车牌字符的分割图5.10车牌字符指示图像图5.11完成车牌字符分割后的图像对预处理过后的车牌图像进行精确定位，并依据竖直方向从下到上扫描出6个大的间隙，再根据字符的宽度特点，确定其字符位置，并将已预处理过后相应的字符归一化后后台保存起来，为下一步车牌识别准备。
5.4 简易车牌识别图5.12车牌识别效果图运行该程序后，会将上一步存储的字符与已存好的模板进行匹配，根据其像素点的相同点数和白点的个数作为依据，其效果并不理想，但由于该字符刚好分割出来作为原模板，所以能很好的识别出来，该识别功能并不完美，但能够针对一小部分车牌图像进行很好的识别。
表5-1分析：该程序的车牌预处理的效果比较好，使得经过sobel边缘检测后，车牌的定位能够准确地定位出来，其正确率经过实验所得，几乎达到94%；但由于是粗略定位，会对车牌字符分割带来一定影响，在字符分割这一块采用了一种自适应分割法，它相对于纯粹的垂直投影法有着明显的优势，尤其是对于粗定位的车牌图片，采用这种分割方法，其效果较为理想，.. ..对于矫正过后的图片，其达到了几乎100%的正确率；最后的车牌识别采用的是模板匹配，利用分割出来的字符图片作为模板，再对其匹配，其效果较差，若该字符刚好是模板，则其能识别出来，若不是，则其正确率较低，最终识别率仅为33.3%，两个字错的也仅为46.7%。
在车牌识别的过程中数字库的建立很重要,只有数字库的准确才能保证检测出来的数据正确。
切割出来的数据要与数据库的数据作比较，所以数据库的数据尤为重要。
将A误识别为4了，在识别中还可能出错的有0和D、5和8、1和I等，因此需要在其他方面做些弥补。
六、小结实验对车牌识别系统的软件部分进行了研究，分别从图像预处理、车牌定位、字符分割以及字符识别等方面进行了系统的分析。
在车牌定位我们采用基于灰度跳变的定位方法，采用先对图像进行预处理，再进行边缘检测操作的方法。
实验表明本方法既保留了车牌区域的信息，又减少了噪声的干扰，从而简化了二值化处理过程，提高了后续处理的速度。
实验表明，用该方法实现的车牌定位准确率较高。
本设计用C#编程运行结果可以得出，本设计采用的图像预处理、sobel边缘检测、灰度跳变等对车牌的定位都是非常有效的，而本设计采用的水平投影分析和自适应阈值二值化技术有效检测了车牌图像的上下左右边框，采用人工旋转角度，准确实现的车牌字符的分割，对多个车牌进行实验，均有很高的正确率。
本设计虽然车牌的识别部分不是很好，但最终能够实现该功能已很满足了。
... . .。