车牌图像中字符分割方法

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车牌识别原理

车牌识别原理
车牌识别是指通过图像处理和模式识别技术，对车辆的车牌进行自动识别和文字提取的过程。

其原理可以概括为以下几个步骤：
1. 图像预处理：从摄像头获取的图像需要进行预处理，包括去噪、灰度化、二值化等操作。

去噪主要是为了减少图像中的干扰信息，而灰度化和二值化则是将图像转换为黑白二值图，方便后续处理。

2. 车牌定位：在经过预处理后的图像中，需要找到车牌所在的位置。

常用的方法有基于边缘检测、颜色分析和形状匹配等。

边缘检测可以提取图像中的边缘信息，颜色分析可以根据车牌的颜色特性进行筛选，形状匹配可以通过匹配车牌的形状特征来定位。

3. 字符分割：在定位到车牌后，需要将车牌上的字符进行分割。

常见的方法有基于边缘投影和垂直投影的字符分割算法。

边缘投影是通过检测字符边缘的变化情况来实现分割，垂直投影则是通过统计字符列中像素的数量来实现分割。

4. 字符识别：分割后得到的单个字符需要进行识别。

字符识别主要是通过模式识别技术，例如用神经网络、SVM等算法进
行训练和匹配。

训练集中包含了各种不同字符的样本，识别时将样本与待识别字符进行比对，找到最匹配的字符。

5. 结果输出：识别出的字符需要进行校验和整理，确保识别准
确无误。

最后将识别结果输出为文字或数字，用于后续的车辆管理和系统应用。

综上所述，车牌识别主要通过图像预处理、车牌定位、字符分割、字符识别和结果输出等步骤实现对车牌的自动识别和文字提取。

通过不同的算法和技术优化，可以提高识别的准确率和实时性，提升车牌识别系统的性能和可靠性。

复杂背景下彩色图像车牌提取与字符分割技术

色模型，难以有效地区分．均
车牌周围的车身以及车辆四周的场景．目前，内外对此进行国
了一些研究，了数字图像处理的灰度阈值化、缘提取和区除边域生长３种基本的图像分割方法外，车牌图像分割中还常在用的方法有：）于扫描行高频分析的方法 “ ２类字符分１基 “；）析方法；３基于颜色的车牌提取方法和）．以上方法都但普遍存在适应性较差和实时性不足的问题．法１的思想方）是：平扫描线在经过车牌区域时．在有规律的高频分量．水存根据这个规律可以定位车牌的位置．当车辆的背景稍微复但杂一点．单依靠扫描行高频分析以及先验知识判断是很难单
符区域．水平方向连续出现５个以上的类字符时．断该区当判域可能为车牌区域．是水平条状区域的高度不好预先设定，但
且字符的宽度也不好预先设定．此在实施中不易实现．法因方
等局部彩色搭配和空间分布信息，出一种综合采用灰度梯提
度、状体态、色视觉模型、部宏纹理等的车牌提取新方形彩局案，提高了车牌提取的鲁棒性和准确性，保证了实时性．既又

车牌识别中的图像提取和分割算法

车牌识别中的图像提取和分割算法
邹星
【期刊名称】《重庆理工大学学报（自然科学版）》
【年(卷),期】2009(023)008
【摘要】在对车牌图像中的几种主流字符提取、分割的方法进行分析、比较的基础上,对车牌图像先应用形态学中的开运算增强,再选择自适应阈值并进行二值化,以连通区域法为基础,结合投影法、固定边界法进行分割.结果表明,这种策略在增强图像分割效果的基础上,加快了图像处理速度.
【总页数】6页(P19-23,28)
【作者】邹星
【作者单位】重庆三峡学院,物理与电子工程学院,重庆,万州,404000;重庆大学,计算机学院,重庆,400044
【正文语种】中文
【中图分类】TP314.4
【相关文献】
1.车牌识别(LPR)中的图像提取及分割 [J], 刘智勇;刘迎建
2.基于车牌识别的图像提取及分割技术分析 [J], 靳泽琪
3.基于改进自适应图像分割算法的车牌识别技术研究 [J], 刘智
4.车牌识别中的图像提取及分割算法 [J], 张禹;马驷良;韩笑;张忠波
5.基于灰色系统和分水岭优化算法在解决图像提取与分割中的研究 [J], 宋妙然;李子豪;魏泽涵
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车牌的定位与字符分割报告

车牌的定位与分割实验报告一实验目的针对交通智能系统所拍摄的汽车图片，利用设定的算法流程，完成对汽车车牌部分的定位，分割车牌部分，并完成字符的分割，以便于系统的后续分析及处理。

二实验原理详见《车牌的定位与字符分割》论文。

三概述1一般流程车牌自动识别技术大体可分为四个步骤：图像预处理、车牌定位与分割、车牌字符的分割和车牌字符识别。

而这四个步骤又可归结为两大部分：车牌分割和车牌字符识别。

图1-1为车牌自动识别技术的一般流程图。

2本实验的流程（1）图像预处理：图像去噪（2）车牌的定位：垂直边缘检测（多次）形态学处理的粗定位合并邻近区域结合车牌先验知识的精确定位（3）车牌预处理：车牌直方图均衡化倾斜校正判定（蓝底白字或者黄底黑字）归一化、二值化（4）字符的分割：垂直投影取分割阈值确定各个字符的左右界限（结合字符宽度、间隔等先验知识）分割字符四实验过程4.1图像预处理4.1.1图像去噪一般的去噪方法有：空间域上的均值滤波和中值滤波；频率域上的巴特沃斯滤波器。

图4-1是各滤波器处理椒盐噪声的效果。

a．被椒盐噪声污染的图片 b.均值滤波的效果图 c.中值滤波的效果图 d.BLPF的效果图图4-1 各滤波器处理椒盐噪声的仿真可见，中值滤波对椒盐噪声的处理效果极好，而一般所拍摄的图片上最多的便是孤立的污点，所以此处以中值滤波为主进行去噪。

图4-2是采用中值滤波处理实际汽车图片的效果。

a.原始图像b.灰度图像c.中值滤波后的图像图4-2 中值滤波处理实际汽车图片的效果很显然，经过中值滤波后去除了原图上的部分污点。

4.1.2图像复原由于通常情况下都不知道点扩展函数，所以我们采用基于盲解卷积的图像复原策略。

图4-3~4-7图是函数进行盲解卷积的实验结果，其中图4-3是图像cameraman 的模糊图像。

图4-3 模糊图像在盲解卷积处理中，选择适当大小的矩阵对恢复图像的效果很重要。

PSF的大小比PSF的值更重要，所以首先指定一个有代表性的全1矩阵作为初始PSF。

【车牌识别】-车牌中字符分割代码详解

【车牌识别】-车牌中字符分割代码详解车牌识别项⽬中，关于字符分割的实现：思路： 1. 读取图⽚，使⽤ cv2 。

2. 将 BGR 图像转为灰度图，使⽤ cv2.cvtColor( img,cv2.COLOR_RGB2GRAY) 函数。

3. 车牌原图尺⼨(170, 722) ，使⽤阈值处理灰度图，将像素值⼤于175的像素点的像素设置为 255 ，不⼤于175的像素点的像素设置为0 。

4.观察车牌中字符，可以看到每个字符块中的每列像素值的和都不为 0 ，这⾥做了假设，将左右结构的省份简写的字也看作是由连续相邻的列组成的，如 “ 桂 ” 。

5. 对于经过阈值处理的车牌中的字符进⾏按列求像素值的和，如果⼀列像素值的和为 0，则表明该列不含有字符为空⽩区域。

反之，则该列属于字符中的⼀列。

判断直到⼜出现⼀列像素点的值的和为0，则这这两列中间的列构成⼀个字符，保存到字典character_dict 中，字典的 key 值为第⼏个字符 ( 下标从0开始 )，字典的value值为起始列的下标和终⽌列的下标。

character_dict 是字典，每⼀个元素中的value 是⼀个列表记录了夹住⼀个字符的起始列下标和终⽌列下标。

6. 之后再对字符进⾏填充，填充为170*170⼤⼩的灰度图（第三个字符为⼀个点，不需要处理，跳过即可。

有可能列数不⾜170，这影响不⼤）。

7. 对填充之后的字符进⾏resize，处理成20*20的灰度图，然后对字符分别进⾏存储。

代码实现：1### 对车牌图⽚进⾏处理，分割出车牌中的每⼀个字符并保存2# 在本地读取图⽚的时候，如果路径中包含中⽂，会导致读取失败。

34import cv25import paddle6import numpy as np7import matplotlib.pyplot as plt8#以下两⾏实现了在plt画图时，可以输出中⽂字符9 plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']10 plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False111213# cv2.imread() 读进来直接是BGR 格式数据，数值范围在 0~255 。

一种简易的车牌定位及字符分割方法

一种简易的车牌定位及字符分割方法摘要：针对车牌识别技术中车牌定位及字符分割所存在各种问题，本文诣在运用数学形态学、radon变换理论，结合现有的车牌识别技术，提出了一种新的算法。

一定程度上提高了车牌识别的准确率，加快识别速度。

在研究的同时对其中出现的干扰问题进行了具体分析，处理。

关键字：车牌定位；字符分割；二值形态学Abstract: To solve some problems in vehicle license plate location and character segmentation in the vehicle license plate recognition system, mathematical morphology, radon transform theory and the existing license plate recognition technology were combined and introduced in this paper. This paper presents a new algorithm，to some extent improved the accuracy of license plate recognition, speed up the recognition speed. A variety of interference is a detailed analysis and processing in this algorithm.Key words: vehicle license plate location; character segmentation; Binary Morphology1前言随着社会工业化的快速发展，一些如城市道路、收费站、停车场等场所的交通密度日益增加，这对交通控制、安全管理的要求也日益提高。

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.。

YOLOv5车牌识别实战教程

YOLOv5车牌识别实战教程：字符分割与识别5.1 字符分割在实际应用中，识别车牌的字符是很重要的。

为了实现字符分割，我们可以采用以下方法：1.投影法：通过计算车牌图像在水平和垂直方向上的投影直方图，确定字符的边界。

以下是一个简单的投影法实现：import cv2import numpy as npdef projection_segmentation(plate_image, direction='horizontal'):assert direction in ['horizontal', 'vertical'], 'Invalid direction' gray_image = cv2.cvtColor(plate_image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)binary_image = cv2.adaptiveThreshold(gray_image, 255,cv2.ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C, cv2.THRESH_BINARY_INV, 11, 2)if direction == 'horizontal':histogram = np.sum(binary_image, axis=1)else:histogram = np.sum(binary_image, axis=0)threshold = np.max(histogram) * 0.5peaks = np.where(histogram > threshold)[0]start, end = peaks[0], peaks[-1]if direction == 'horizontal':return plate_image[start:end, :]else:return plate_image[:, start:end]复制代码1.轮廓法：通过检测二值化车牌图像的轮廓，然后根据轮廓的位置和形状筛选出字符。

汽车牌照定位与字符分割的研究及实现

1.2.1 车牌定位技术研究现状及发展趋势
车牌定位技术是 LPR 系统研究的重点和难点。采集车辆图像过程中一般都有
1
汽车牌照定位与字符分割的研究及实现
各种背景干扰，能够正确分割字符的前提是从图像中准确地分割出牌照区域，这也是 LPR 系统能否在实际中应用的基础。目前的车牌定位算法中，主要是分析车牌所共有的部分特征，根据这些特征来确定车牌区域的位置。车牌几何形状特征及相应的分析方法主要有[2-8]： (1)灰度变化特征：水平/垂直扫描时，牌照区域的像素灰度值按照一定的规律进行波动；(2)颜色特征：原始车牌区域内部颜色和外部颜色差异的特征；(3) 投影特征：对车辆图像的水平/垂直扫描后其投影直方图中，牌照所对应的区域具有一定规律的峰谷分布；(4)边缘特征：牌照区域有许多的边缘信息，使用相应的算子将边缘信息提取出后，再通过边缘投影直方图来确定边缘的信息；(5)几何特征：主要有车牌的长度、宽度以及长宽比例在一定的范围之内,或者可以通过牌照的面积在一定的范围之内。利用以上这些特征均可以确定车牌的位置。目前，车辆牌照的定位方法有基于彩色图像牌照区域字符和背景的颜色差异特征进行定位，也有基于灰度图像牌照区域字符几何纹理特征进行定位，还有其它结合了牌照区的颜色差异和字符纹理两种特征的方法定位，另外还有的是基于数学形态学、神经网络、遗传算法、灰度聚类等牌照定位方法[9]。
作者签名：导师签名：
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中南民族大学硕士学位论文
第1章
1.1 问题的提出
绪论
车牌识别技术(License Plate Recognition， LPR )是智能交通管理系统的重要组成部分，主要用于识别车牌号码。 LPR 技术在实际生活中主要应用于高速公路实现无人收费功能、道路行车的流量监控、交通违规车辆的监控等。特别是在各种场合实现无人收费功能的系统中，为了提高车辆的运行效率， LPR 技术将代替人工的管理方式实现无人自动管理的功能，因此,对 LPR 技术的研究和系统的开发具有重要的现实意义和和实用价值。车牌定位、字符分割、字符识别是 LPR 系统的三大关键技术。同时也是车牌本身的几何形状特征与图像处理技术[1]的很好结合，车牌定位与字符分割在 LPR 系统中用到的数学知识主要有数学形态学、神经网络、小波分析等。对车牌定位与字符分割的研究主要包括：图像预处理、车牌定位、车牌倾斜校正、车牌字符分割及字符分割结果输出等。如图 1.1 所示为系统的流程框图：

车牌识别系统中车牌定位与字符分割的研究

车牌识别系统中车牌定位与字符分割的研究一、本文概述随着科技的发展和智能交通系统的普及，车牌识别系统已经成为了现代交通管理的重要组成部分。

车牌识别系统的核心在于准确、快速地实现车牌的定位与字符分割。

本文旨在深入探讨车牌识别系统中车牌定位与字符分割的关键技术，并分析其在实际应用中的挑战与解决方案。

本文将对车牌识别系统的基本框架进行概述，介绍车牌定位与字符分割在其中的地位和作用。

接着，本文将详细阐述车牌定位技术的发展历程和现状，包括基于颜色、纹理、形状等特征的定位方法，以及近年来兴起的深度学习技术在车牌定位中的应用。

同时，本文还将对字符分割技术的研究现状进行梳理，包括基于投影分析、边缘检测、形态学处理等方法的字符分割算法。

在此基础上，本文将重点分析车牌定位与字符分割在实际应用中面临的挑战，如复杂背景下的车牌定位不准确、字符粘连或断裂导致的分割失败等问题。

针对这些问题，本文将提出相应的解决方案，如通过改进算法提高定位精度、采用多特征融合的方法提高字符分割的鲁棒性等。

本文将通过实验验证所提方法的有效性，并对实验结果进行分析和讨论。

本文还将展望车牌识别系统的未来发展趋势，探讨新技术在车牌定位与字符分割中的应用前景。

通过本文的研究，旨在为车牌识别系统的优化和改进提供有益的参考和借鉴。

二、车牌定位技术研究车牌定位技术是车牌识别系统的关键环节，它涉及从复杂的背景中准确提取出车牌区域。

随着计算机视觉和图像处理技术的不断发展，车牌定位技术也取得了显著的进步。

早期的车牌定位主要基于车牌的颜色和边缘特征。

由于中国车牌通常为蓝底白字，因此可以通过颜色过滤来初步提取出可能的车牌区域。

随后，利用边缘检测算法（如Canny边缘检测）来进一步细化车牌的轮廓，从而实现车牌的粗定位。

然而，这种方法受光照条件、车牌污损等因素影响较大，定位准确性有待提高。

为了克服颜色和边缘特征方法的局限性，研究人员开始尝试基于纹理和形状特征的车牌定位方法。

数字图像处理字符分割讲解

长沙学院课程设计说明书题目车牌提取系统设计系(部) 电子与通信工程系专业(班级) 10电子二班姓名学号指导教师起止日期 2013.12.16-2013.12.20长沙学院课程设计鉴定表10级数字图像处理课程设计与仿真课题任务书系(部):电子与通信工程系专业:电子信息指导教师: 2013-9-6目录摘要 (1)1 MATLAB简介 (1)2字符分割的基本原理 (2)1、基本原理 (2)2 车辆图像预处理 (3)2.1 图像灰度化 (3)2.2 图像边缘检测 (3)2.3 图像腐蚀 (3)2.4 删除小面积对象 (4)2.5 车牌定位 (4)2.6 字符分割 (4)3字符分割的仿真 (4)4字符分割源程序 (6)5心得体会 (9)6参考文献 (10)摘要20世纪20年代，图像处理首次得到应用。

20世纪60年代中期，随电子计算机的发展得到普遍应用。

60年代末，图像处理技术不断完善，逐渐成为一个新兴的学科。

利用数字图像处理主要是为了修改图形，改善图像质量，或是从图像中提起有效信息，还有利用数字图像处理可以对图像进行体积压缩，便于传输和保存。

数字图像处理主要研究以下内容：傅立叶变换、小波变换等各种图像变换；对图像进行编码和压缩；采用各种方法对图像进行复原和增强；对图像进行分割、描述和识别等。

随着技术的发展，数字图像处理主要应用于通讯技术、宇宙探索遥感技术和生物工程等领域。

数字图像处理因易于实现非线性处理，处理程序和处理参数可变，故是一项通用性强，精度高，处理方法灵活，信息保存、传送可靠的图像处理技术。

主要用于图像变换、量测、模式识别、模拟以及图像产生。

广泛应用在遥感、宇宙观测、影像医学、通信、刑侦及多种工业领域。

本文针对车牌自动识别系统中关键技术之一的车牌字符分割部分做了深入的研究。

要想将车牌图像正确地分割，必须得到车牌的二值图像，因此本文对车牌字符分割前的预处理进行了较深入研究，尤其是车牌图像二值化后的去噪处理，包括开闭运算、去除边缘等。

结合垂直投影法与固定边界分割的车牌字符分割算法（附源码和详细解析）

结合垂直投影法与固定边界分割的车牌字符分割算法（附源码和详细解析）上⼀篇博⽂简单有效的车牌定位算法（附源码和详细解析），详细介绍了数学形态学处理车牌粗定位与蓝⾊像素统计、⾏列扫描的车牌精确定位算法。

没有看的朋友可以先看上⼀篇博⽂。

这次，在牌照字符的分割上，我结合了⽬前使⽤最多的投影法和车牌固定边界的多阈值分割算法。

它的⼤致实现过程如下：第⼀步先对上⼀节粗定位完牌照的只有⿊⽩两⾊的图像bg2实施伪彩⾊标记。

第⼆步获取标记区域各连通块的尺⼨参数，⽤作下⼀步遍历的索引。

第三步投影得直⽅图，取⼀个分割阈值，划分出背景和字符的范围，也就是在直⽅图histrow(histcol)中区分⾕底点和上升点。

第四步分析峰⾕，得到例如最⼤峰中⼼距等参数。

最后⼀步，根据上⼀步求得的参数分割字符。

具体分割流程图如下图：图5-1 字符分割流程图⼀、车牌区域彩⾊标记与特征提取对粗定位车牌后的⼆值图像作连通区域4邻域的伪彩⾊标记的⽬的是为了⽅便计算出车牌区域的⾯积、宽⾼度以及车牌框架的⼤⼩、区域开始和结束的⾏列位置等区域特征参数，是为后续的车牌投影分析操作作预准备。

在这⼀步骤中，⾸先以4领域⼤⼩为模块对⼆值图像作区域标记，给每块连通区域块标记上序数，获取图像中连通区域的块数和图像矩阵L，初步计算出各连通区域的框架⼤⼩，然后再根据车牌的先验知识设置亮度⾼度的合理阈值筛选出真正车牌区域的连通域，记录下该连通域的序数，最后对车牌区域块作区域特征提取，获取车牌的框架⼤⼩、宽⾼度、宽⾼⽐例以及开始位置点的⾏、列数等参数。

在MATLAB中对车牌号码为粤A6ZC93和粤AC609Z两车辆的车牌粗定位⼆值图像作伪彩⾊标记效果如下图：（a）粤A6ZC93 (b)粤AC609Z图5-2 区域标记与特征参数提取⼆、车牌预处理(1) 基于Radon变换的倾斜校正从车体侧⾯拍摄的车辆图像中提取出来的牌照会出现⾓度的倾斜，为了后续操作的⽅便，需要进⾏⾓度的校正。

常用的车牌字符分割方法

常用的车牌字符分割方法Common methods for segmenting license plate characters include:常用的车牌字符分割方法包括：1. Projection-based segmentation: This method involves scanning the image of the license plate horizontally or vertically to identify areas of interest based on pixel density. By analyzing the projection profiles, the boundaries of individual characters can be determined.1. 基于投影的分割方法：该方法涉及对车牌图像进行水平或垂直扫描，根据像素密度识别感兴趣的区域。

通过分析投影轮廓，可以确定单个字符的边界。

2. Connected component analysis: This approach identifies contiguous regions of pixels with similar properties (e.g., color or intensity) in the license plate image. Connected components corresponding to individual characters are then separated.2. 连通域分析：该方法在车牌图像中识别具有相似属性（例如颜色或强度）的连续像素区域。

然后，将对应于单个字符的连通域分离出来。

3. Machine learning-based segmentation: Modern approaches leverage machine learning algorithms, such as deep learning models, to segment characters from license plate images. These models are trained on annotated datasets to learn the characteristics of individual characters and can accurately identify and segment themin new images.3. 基于机器学习的分割方法：现代方法利用机器学习算法，如深度学习模型，对车牌图像中的字符进行分割。

车牌识别系统方案

车牌识别系统方案车牌识别系统是一种基于计算机视觉和图像处理技术的智能交通系统，它能够实时准确地识别出车辆的车牌信息。

车牌识别系统在交通安全、车辆管理、停车场管理等领域有着广泛的应用。

本文将从硬件设备、图像处理算法和系统应用三个方面介绍车牌识别系统的方案。

一、硬件设备车牌识别系统的硬件设备包括摄像头、光源、电脑等。

摄像头是获取车牌图像的关键设备，可以采用像素高、感光性能优异的工业相机，以提高车牌图像的清晰度和识别率。

为了保证摄像头工作在各种光照条件下都能够获得清晰的车牌图像，可以根据需求选择合适的光源，如红外光源或LED灯等。

电脑是整个系统的核心处理单元，可以选择性能较强、计算速度快的服务器，以满足车牌图像处理的实时性和准确性。

二、图像处理算法车牌识别系统的图像处理算法主要有图像预处理、车牌定位、字符分割和字符识别四大步骤。

首先，在图像预处理阶段，对车牌图像进行灰度化、二值化、滤波等操作，以提高后续处理的效果。

然后，在车牌定位阶段，采用边缘检测、形状特征等技术，将整个图像中的车牌区域准确地定位出来。

接下来，在字符分割阶段，通过分析车牌区域的特征，将车牌中的每个字符分割出来。

最后，在字符识别阶段，采用模板匹配、神经网络等方法，对每个字符进行识别。

整个图像处理算法需要具备良好的实时性和鲁棒性，以实现对不同角度、不同光照条件下的车牌进行准确的识别。

三、系统应用1.交通安全：车牌识别系统可以实时监测道路上的车辆，对违规停车、超速行驶等交通违法行为进行自动识别和记录，提高交通管理的效率和便利性。

2.车辆管理：车牌识别系统可以用于车辆进出小区、停车场等场所的管理，自动记录车辆的进出时间和车牌号码，方便管理人员进行车辆轨迹跟踪和车辆信息的查询。

3.停车场管理：车牌识别系统可以用于停车场的自动收费和车位管理，提高停车场的利用率和运营效益，避免人工收费过程中的错误和纠纷。

4.安防监控：车牌识别系统可以用于安防监控系统，对进出重要场所的车辆进行实时监测和记录，提供有力的证据和追踪线索，为保障公共安全发挥积极作用。

车牌识别与车辆管理系统设计与实现

车牌识别与车辆管理系统设计与实现随着车辆数量的迅速增长和交通拥堵问题的不断加剧，车牌识别系统的需求越来越迫切。

车牌识别系统是一种通过计算机视觉技术，实现对行驶在道路上的车辆车牌的自动识别和记录的系统。

它可广泛应用于交通管理、停车场管理、车辆追踪、安全监控等领域。

在设计和实现车牌识别与车辆管理系统时，首先要完成的是车牌识别功能。

车牌识别技术主要包括图像获取、图像预处理、车牌定位、字符分割和字符识别等步骤。

对于图像获取，可以通过摄像头或图像采集设备获取行驶车辆的图像。

在图像预处理阶段，需要对图像进行灰度化、增强对比度、去除噪声等处理，以提高后续处理的准确性。

车牌定位是指通过图像处理技术找到行驶车辆图像中的车牌区域，可以采用颜色分割、边缘提取等方法进行实现。

接下来是字符分割，通过字符分割算法将车牌图像中的字符分离出来，一般采用基于边缘和投影的方法实现。

最后是字符识别，可以使用机器学习算法或深度学习算法训练一个车牌字符识别模型，对字符进行识别和比对。

除了车牌识别，车辆管理系统还需要实现车辆的信息存储、查询、统计与报表生成功能。

在车辆信息存储方面，系统需要建立一个车辆数据库，包含车牌号码、车主姓名、车辆类型、车辆颜色、所属公司等基本信息，以便后续的查询和统计。

对于车辆信息的查询功能，可以根据车牌号码、车主姓名、车辆类型等条件进行查询，方便用户快速找到所需信息。

此外，系统还需提供按时间段查询车辆进出记录的功能，方便管理人员查看和分析车辆活动情况。

对于车辆信息的统计与报表生成，系统可以根据需要生成各类统计报表，如当日进出车辆数量统计、在场车辆统计等，以便管理人员更好地掌握和分析车辆管理情况。

为了进一步提高车辆管理效率，车牌识别与车辆管理系统还可以与其他系统进行集成，实现一体化管理。

例如，可以将车牌识别系统与停车场管理系统集成，实现自动识别车辆进出停车场，自动计费等功能。

另外，还可以将车牌识别系统与交通管理系统集成，实现自动违章检测、自动抓拍违规车辆等功能。

基于投影的车牌字符分割方法_黄文杰

现代计算机（总第三一三期0引言本文利用车牌精确定位的结果，运用像素水平投影与竖直投影的方法，结合车牌字符的先验信息，在不需要设计特征函数与判决函数的条件下，就可以准确地对车牌字符进行切割。

同时，针对某些汉字如川、浙、湘、沪、津及皖、桂等易被错误分割或漏割的情况，对汉字左右边界的起始位置进行标记，利用此标记获得该汉字的原始灰度图像，对其单独进行分割及二值化，避免汉字笔画退化为噪声。

1车牌的水平投影从图1可以看出，在车牌区域中存在边框及铆钉的存在，影响车牌字符的分割，因此，在字符分割前需要消除边框及铆钉等噪声对车牌字符分割的影响。

如图2所示，由于已经对车牌区域进行了位置矫正，使得车牌区域基本保持矩形形状，因此，可以利用车牌区域像素水平投影的方法消除车牌边框及铆钉。

具体算法如下：图1车牌区域（1）对车牌区域作竖直像素差分，以消除背景的影响，如图3所示。

此步骤是消除车牌区域边框及铆钉等噪声的关键。

图2像素水平投影图3像素竖直差分（2）对车牌区域中的各点作像素水平投影pixel -Sum[i]，I 为车牌区域的宽度。

（3）从开始搜索，当pixelSum[i]12时，标志flag=0，当遇到pixelSum [i]>12，记录该i 值作为结束位置end ，如果此时flag=0，那么并且记录首个使得pixel -Sum[i]>12的i 值作为开始位置start ，同时设置标志flag=1，当时，记录此时的开始位置start 与结束位置end ，作为字符的竖直区域，否则继续搜索。

图4去除车牌的边框及铆钉结果去除车牌的边框及铆钉结果如图4所示，说明经过该算法处理后，能够有效地消除车牌边框及铆钉等，，，，，，基于投影的车牌字符分割方法黄文杰（淮阴工学院交通工程系，淮安223003）摘要：关键词：车牌识别；字符分割；投影收稿日期：2009-06-22修稿日期：2009-07-26作者简介：黄文杰（1977-），男，研究方向为智能交通、模式识别、图像重构运用像素水平投影与竖直投影的方法，结合车牌字符的先验信息可以准确地对车牌字符进行切割。

matlab对彩色车牌字符切割代码

一、引言在计算机视觉和图像处理领域，对彩色车牌的字符进行切割是一个重要的问题。

在实际应用中，比如车牌识别系统中，准确地将车牌上的字符进行切割可以为后续的字符识别提供可靠的输入。

而MATLAB作为一种强大的科学计算软件，其丰富的图像处理工具和灵活的编程环境使得它成为了许多研究者和工程师处理图像问题的首选工具。

本文将介绍MATLAB对彩色车牌字符切割的代码实现方法。

二、彩色车牌图像预处理1. 车牌图像的读取在MATLAB中，可以使用imread函数读取彩色车牌图像，将其存储为一个三维的数组，分别表示红、绿、蓝三个通道的像素值。

2. 图像的灰度化对于彩色车牌图像，我们首先需要将其转换为灰度图像，可以使用rgb2gray函数来实现。

3. 图像的二值化我们可以对灰度图像进行二值化处理，将车牌字符部分变为白色，背景部分变为黑色。

可以使用im2bw函数并调节合适的阈值来实现。

三、车牌字符的定位1. 边缘检测在得到车牌图像的二值图像之后，可以利用MATLAB提供的边缘检测函数，比如edge函数对图像进行边缘检测，以便后续的字符定位。

2. 车牌区域的定位利用边缘检测的结果，我们可以利用MATLAB提供的连通区域分析函数，比如bwconp函数来对车牌区域进行定位，并将其提取出来。

3. 车牌字符的切割在得到车牌区域之后，可以利用MATLAB提供的图像处理函数，比如imcrop函数来对车牌区域进行字符切割，得到单独的字符图像。

四、代码实现以下是MATLAB对彩色车牌字符切割的代码实现：```读取彩色车牌图像I = imread('car_plate.jpg');将图像转换为灰度图像I_gray = rgb2gray(I);对灰度图像进行二值化处理I_bw = im2bw(I_gray, 0.5);对二值图像进行边缘检测I_edge = edge(I_bw, 'sobel');进行连通区域分析cc = bwconp(I_edge);对车牌区域进行切割plate_region = regionprops(cc, 'BoundingBox');for i = 1:cc.NumObjects切割字符区域character_image = imcrop(I_gray,plate_region(i).BoundingBox);保存字符图像imwrite(character_image, ['character' num2str(i) '.jpg']);end```五、实验结果经过以上步骤，我们可以得到彩色车牌字符切割的结果，得到单独的字符图像，为后续的字符识别提供了可靠的输入。

车牌识别施工方案

车牌识别施工方案车牌识别技术是近年来发展非常迅速的一种技术，它利用计算机视觉和图像处理技术，通过对车辆的照片或视频进行分析和处理，提取出车辆的车牌信息。

车牌识别技术在交通管理、停车场管理、车辆追踪等领域具有广泛的应用前景。

在进行车牌识别施工方案时，首先需要准备一套完整的车牌识别系统，包括硬件设备和软件算法。

硬件设备方面，我们需要选择一台具有较高分辨率的摄像机作为采集设备，保证能够清晰地获取车辆照片或视频。

此外，还需要安装一台高性能的工作站或服务器作为数据处理中心，对采集到的车牌图像进行分析和识别。

为了保证识别效果，可选择一些优质的摄像机和高性能的计算机设备。

软件算法方面，车牌识别的核心是采用图像处理和模式识别的算法来实现。

常用的车牌识别算法有基于颜色的车牌定位算法、字符分割算法和字符识别算法。

其中，基于颜色的车牌定位算法是通过对车辆图像进行颜色过滤和边缘检测，找到车牌的位置。

字符分割算法是将车牌图像中的字符分割开来，为后续的字符识别做准备。

字符识别算法是将每个字符图像与已知的字符模板进行比对，找出最相似的字符。

在进行车牌识别施工时，主要需要以下几个步骤：1. 数据采集：在待识别的交通场景中，利用摄像机对车辆进行拍摄或录制视频，并将采集到的图像传输到数据处理中心。

2. 车牌定位：对采集到的车辆图像进行颜色过滤和边缘检测，找到车牌的位置，并将车牌图像进行提取和预处理。

3. 字符分割：对车牌图像进行字符分割，将字符分离开来，并消除噪声和干扰。

4. 字符识别：将分割后的字符图像与已知的字符模板进行比对，找出最相似的字符，并将识别结果输出。

5. 结果输出：将识别结果输出到显示屏或打印机上，方便人工操作或数据导出。

在进行车牌识别施工时，需要注意以下一些问题：1. 光照条件：光照条件会影响图像的质量和车牌的清晰度，因此在选择摄像机和设备时，应考虑在不同光照条件下的性能表现。

2. 视角问题：车辆进入和离开摄像机视野时，视角会发生变化，从而影响车牌识别的效果。