实验四汽车的牌的照自动的识别
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。
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。
车辆牌照字符识别方法的研究与实现
车辆牌照字符识别方法的研究与实现车辆牌照字符识别是计算机视觉领域的一个重要研究方向，它主要用来实现自动化的车辆识别和监控。
随着智能交通系统的发展，车辆牌照字符识别的需求也越来越大。
本文将介绍车辆牌照字符识别的研究方法和实现技术。
一、传统的车辆牌照字符识别方法传统的车辆牌照字符识别方法主要包括图像预处理、特征提取和字符识别三个步骤。
1.图像预处理：车辆牌照图像往往存在光照不均、噪声干扰等问题，因此需要对图像进行预处理。
常用的预处理方法包括灰度化、二值化、去噪等。
灰度化将彩色图像转为灰度图像，简化后续处理过程。
二值化将灰度图像转为黑白图像，便于字符的分割和识别。
去噪可以通过滤波器、形态学操作等方法来消除图像中的噪声干扰。
2.特征提取：特征提取是车辆牌照字符识别的核心步骤，它通过提取图像中的关键特征来进行字符的分类和识别。
常用的特征提取方法有模板匹配、统计特征、形态学特征等。
其中，模板匹配是将待识别字符与预先定义的模板进行匹配，找出最相似的字符。
统计特征是利用字符图像的几何形状、光亮度等信息进行描述，常见的统计特征有垂直投影、水平投影、方向梯度直方图等。
形态学特征则是通过形态学处理，提取字符的形状和结构信息。
3.字符识别：字符识别是将预处理后的图像输入分类器或模型进行识别的过程。
常用的字符识别方法有模板匹配、支持向量机（SVM）、卷积神经网络（CNN）等。
模板匹配是将待识别字符与多个字符模板进行匹配，计算出最相似的模板。
SVM是一种二分类模型，通过训练一系列样本数据来构建一个能够将字符分类的模型。
CNN是近年来较为热门的字符识别方法，它通过多层卷积和池化操作来提取图像特征，并通过全连接层进行分类。
二、基于深度学习的车辆牌照字符识别方法近年来，基于深度学习的车辆牌照字符识别方法取得了很大的突破，取代了传统方法的地位。
1.数据准备：基于深度学习的字符识别方法需要大量的标注数据进行训练，因此需要准备一批具有标注的车辆牌照图像。
基于图像处理的车辆牌照自动识别技术研究
基于图像处理的车辆牌照自动识别技术研究随着现代社会交通流动加快和城市化进程不断加速，车辆停放在街头成为了常见场景。
车辆牌照是对车辆进行识别和管理的重要标志，然而由于车牌号码复杂多变、人工识别效率低的缘故，许多城市交通管理部门面临着识别车牌号码的巨大难题。
为此，人们开发出了基于图像处理的车辆牌照自动识别技术，可以在大大降低交通管理成本的同时，提高车辆识别的准确率和效率。
首先，图像处理技术是车辆牌照自动识别技术的核心。
图像处理技术是指对输入图像进行数字化的处理，在满足特定需求的情况下，对图像进行增强或减弱某些特定的图像信息的技术。
在车辆牌照自动识别技术中，图像处理技术主要包括图像采集、图像预处理、特征提取、字符识别等过程。
在这些过程中，图像采集是基础，必须要提高采集图像的质量，才能为后续的图像处理流程提供更有效的数据。
而预处理是通过处理视频图像中的噪音和干扰来增强图像，使其更加清晰、明亮。
特征提取是指将经过预处理的图像转化为由若干个特征向量描述的数据形式。
最后，字符识别是整个技术中最重要、最难以实现的一步，其利用机器学习算法对牌照进行定位和字符分割，再经过特征提取和字符识别模型训练，实现车牌号的自动识别。
其次，识别率和速度是影响车辆牌照自动识别技术的两个关键指标。
准确率的提高需要克服车牌位置不同、字体颜色不同及复杂场景的干扰等因素，从而提高整体匹配率和泛化能力，使得针对不同车牌的识别率在一定范围内。
在技术实现上，可以通过多级路线匹配和识别算法进行处理，对复杂场景和特定车牌的识别能力优于一般车牌的识别能力。
至于速度方面，针对车牌识别过程中的数据量较大、处理速度慢的问题，可采用车牌预处理、车牌特征提取和车牌字符识别优化等方案。
这些方案可以从原始图像中提取出与车牌有关的特征，然后将其转化为可供机器学习算法识别和分析的格式，大大提高了车辆牌照自动识别的速度和效率。
最后，车辆牌照自动识别技术已经广泛应用于城市交通管理、公安侦查和道路收费等领域。
高速公路车辆自动牌照识别技术研究
高速公路车辆自动牌照识别技术研究随着科技的不断发展，人们对交通的便利性和安全性要求也越来越高。
高速公路作为主要的交通干线之一，车流量大、车速快，对于车辆管理和交通安全形成了巨大的挑战。
为了解决这些问题，高速公路车辆自动牌照识别技术应运而生。
自动牌照识别技术利用计算机视觉技术和图像处理算法，通过对车牌图像的采集与分析，实现车牌的自动识别和和数据处理。
这项技术的实现离不开计算机视觉、图像识别和人工智能等领域的不断创新，其中最关键的部分是车牌图像的采集和图像处理。
在车牌图像的采集环节，可以使用摄像机进行拍摄，也可以通过高速公路上的车牌识别摄像机来实现。
通过拍摄车辆的前后方视图，并结合车牌位置和角度的信息，可以获得清晰的车牌图像。
而车牌图像的清晰度直接影响到后续图像处理的准确性，因此采集设备的清晰度和稳定性至关重要。
在车牌图像的分析与处理环节，需要借助图像处理算法实现车牌的检测、定位和识别。
首先，车牌的检测是识别系统的第一步。
通过对图像进行线性和非线性滤波，调整图像的对比度和亮度等处理，可以提高车牌的边缘及色彩信息的识别准确性。
接下来，车牌的定位是通过对图像中的边缘和颜色进行分析，确定车牌的位置。
最后，车牌的识别是通过使用机器学习和深度学习算法，将车牌的字符信息与已知的字符模板进行比对，实现车牌号码的识别。
自动牌照识别技术的应用场景非常广泛。
除了在高速公路上进行车辆的管控和追踪外，它还可以应用于停车场管理、交通违法记录以及电子收费系统等各种场景。
比如，停车场管理系统可以通过车辆的自动牌照识别，实现自动抬杆放行和停车费用的计费，提高停车场的运营效率。
交通违法记录系统可以通过自动牌照识别，对交通违法行为进行自动记录和处理，提高交通管理的效果。
尽管高速公路车辆自动牌照识别技术在提高交通管理和安全性方面有着巨大的潜力，但是这项技术也面临着一些挑战。
首先，车牌识别准确性的提高需要大量的车牌图像数据进行训练，而这些数据的采集和整理存在一定的困难。
车辆牌照自动识别的设计与实现
的 准 确 度 本 文 采 用 灰 度 特 征 法 进 行 车 牌 定 位 ． 用 投 影 法 进 采
行 字 符 分 割 。 字符 分 割 结 果 如 图 ３所 示 ：
系 统 设计 内容
车辆 牌 照 自动 识 别 系 统 分 硬 件 部 分 和 软 件 部 分 硬 件 部
分 的 主 要 作 用 是 图 像 摄 取 和 传 输 、 件 运 行 支 持 及 输 出 ， 件 软 软 部 分 的 主要 功 能 则 是 对 采集 到 的车 辆 牌 照 图 像 进 行 预处 理 、 车 牌 定 位 、 符 分 割 及 字 符 识 别 ． 整 个 系 统 的 核 心 。 车牌 自动 字 是
学 术 探 讨
车辆牌 照自动ｉ ￣Ｉ 设计与实 坝 Ｒ］ ｉ ． 硇
周 霞 （ 东 交 通 大 学 轨 道 交 通 学 院 ， 西 华 江
摘 要 ： 文 采 用 ｖ ＋开 发 完成 了 “ 辆 牌 照 自动 识 别 系 本 ｃ＋ 车
统 ” 首先 简要 介 绍 了该 系统 的 概 况 ． 对 系统 进 行 了详 细 设 。 并 计开发 ． 系统 主 要 实现 的 功 能 为 ： 采 集 到 的 车辆 牌 照 图像 进 对 行预 处理 、 牌 定位 、 符 分割 及 字符 识 别 。 其 次 ． 用 实 际车 车 字 采 辆 图像 对该 系统 进 行 了车辆 牌 照 识 别 实验 ． 结合 实验 结 果 对 并
关键 词 ： 辆 ： 照 ； 车 牌 自动 识 别
汽车智能识别技术实现车牌识别的技术
汽车智能识别技术实现车牌识别的技术近年来，随着智能科技的快速发展，汽车智能识别技术已经成为了汽车行业的热门话题之一。
其中，车牌识别技术作为汽车智能识别的重要一环，得到了广泛应用和关注。
本文将详细介绍汽车智能识别技术实现车牌识别的技术方法及其应用前景。
一、车牌识别技术的发展概述车牌识别技术的发展经历了多个阶段。
早期的车牌识别技术主要基于传统的图像处理算法，如边缘检测、图像分割和特征提取等。
然而，由于车牌的多样性和复杂性，传统方法在实际应用中存在一定的局限性，如识别率低、鲁棒性差等问题。
随着人工智能技术的快速发展，特别是深度学习算法的兴起，车牌识别技术得到了革命性的突破。
利用深度学习算法，可以将车牌识别问题转化为一个分类问题，通过神经网络的训练和优化，实现车牌的准确识别。
当前，基于深度学习的车牌识别技术已经取得了显著的进展，并广泛应用于智能交通系统、停车场管理等领域。
二、汽车智能识别技术实现车牌识别的方法1. 数据采集与预处理车牌识别的第一步是采集车辆图像，常用的方式包括固定摄像头、移动摄像头和智能手机等。
采集到的图像会经过预处理，包括图像增强、去噪和图像校正等。
图像增强可以提高图像的对比度和清晰度，去除干扰因素；去噪则可以消除图像中的噪声，提高识别的可靠性；而图像校正则可以纠正车牌图像的倾斜和变形等问题。
2. 特征提取与分类在预处理之后，需要对车牌图像进行特征提取和分类。
传统的特征提取方法包括基于颜色、形状和纹理等特征进行的特征提取。
而基于深度学习的方法则可以自动学习并提取车牌图像中的高层次特征，极大地简化了特征提取的过程。
对于分类任务，可以利用训练好的深度学习模型进行车牌的分类和识别。
3. 车牌位置和定位车牌识别中的一个重要问题是如何准确地定位和提取车牌区域。
目前常用的方法包括基于颜色和形状的车牌定位和基于深度学习的车牌检测。
基于深度学习的方法通过检测网络，可以实现车牌的自动定位和提取，大大提高了定位的准确性和效率。
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。
基于图像处理的车辆牌照自动识别技术研究
基于图像处理的车辆牌照自动识别技术研究车辆牌照自动识别技术是基于图像处理的一项重要技术。
随着现代社会交通流量的增加，通过人工方式对车辆进行识别和记录变得越来越困难和低效。
因此，开发一种能够自动识别车辆牌照的技术，具有重要的实际意义。
本文将对基于图像处理的车辆牌照自动识别技术进行详细的研究和分析。
首先，我们需要明确基于图像处理的车辆牌照自动识别技术的原理。
该技术主要包括图像预处理、车牌定位、字符分割与识别等步骤。
在图像预处理阶段，我们需要对原始图像进行灰度化、二值化和噪声去除等操作。
灰度化可以将彩色图像转化为灰度图像，简化了后续处理步骤。
二值化操作将灰度图像二值化，将车牌区域与背景进行分离，提高了后续车牌定位的准确度。
噪声去除则是为了消除图像中的噪声干扰，提高车牌信息的可靠性。
接下来是车牌定位阶段。
在这一步骤中，我们需要使用图像处理算法来定位图像中的车牌区域。
常用的方法有颜色特征法、边缘检测法和形态学操作法等。
颜色特征法是通过分析车牌的颜色特征来定位车牌区域，虽然简单但准确率较低。
边缘检测法则是通过检测图像边缘来确定车牌区域，常用的算法有Sobel算子和Canny算子。
形态学操作法则是利用图像形态学的相关方法来提取图像中的车牌区域，可以通过腐蚀和膨胀等操作来实现。
完成车牌定位后，接下来是字符分割与识别阶段。
在这一阶段，我们需要将定位到的车牌区域中的字符进行分割和识别。
字符分割是将车牌字符分离成单个字符的过程，常用的方法有基于投影的分割方法和基于边缘检测的分割方法。
字符识别则是利用图像处理和模式识别的相关技术来对字符进行识别，常用的方法有基于模板匹配的方法和基于神经网络的方法等。
在实际的车牌自动识别系统中，还需要考虑一些实际问题。
比如，车牌的变化、光照条件的变化、遮挡和模糊等。
为了提高识别的准确性和鲁棒性，可以采用多特征融合的方法，结合颜色、纹理、形状等多种特征来进行识别。
同时，还可以使用机器学习算法来训练车牌识别模型，以提高系统的准确性和泛化能力。
汽车车牌的自动检测与识别
附录一汽车车牌的自动检测与识别智能交通系统(ITS)已成为当前交通管理发展的主要方向,而汽车牌照识别(VLPR)技术则是智能交通系统的核心。
研究了基于DSP的车牌识别系统的设计与实现。
该系统主要通过摄像头采集汽车车牌图像,经过DSP核心处理器对图像进行处理,识别出车牌号,并通过LCD显示。
经过调试运行,该系统实现了车牌识别的功能,可运用于工程实践。
汽车车牌的定位是车牌自动识别系统中的关键环节。
采用数学形态学和字符边缘特征相结合的方法对车牌进行定位,首先对车牌图像进行图像的预处理,然后利用数学形态学进行粗定位,最后利用字符边缘特征进行车牌的精确定位。
从而实现了车牌图像的准确定位。
车牌定位是汽车牌照识别系统的重要环节,定位的准确性直接影响车牌识别的准确率。
文章研究了利用图像边缘及数学形态学的快速汽车车牌定位方法,首先将彩色图像灰度化,并利用Sobel算子进行图像边缘提取,然后运用数学形态学算法对二值图像进行处理,得到几个车牌候选区域,最后利用连通区域的长宽比、面积比及车牌字符水平分布特征等来准确定位车牌。
实验表明、这一方法能快速准确地实现车牌定位汽车车牌的自动识别是现代交通管理的重要研究课题之一。
而车牌识别系统是现代交通运输系统的一个重要组成部分。
随着现代交通环境越来越复杂,交通管理要求越来越高,把汽车车牌自动识别技术应用于社会也越来越具有迫切性。
车牌自动识别技术中车牌定位、字符切割、字符识别及后处理是其关键技术。
本文针对其关键技术中相关的内容进行了较为完整的阐述,并在MAT-LAB中进行了仿真实验。
实验结果表明MATLAB在车牌识别方面的运用非常有效。
提出了一种基于SVM算法的汽车车牌定位方法。
首先介绍了SVM的数学模型以及汽车车牌图像特征信息的提取方法,然后在VC环境下测得本方法可以使车牌定位的精度和效率都较高,有一定的实用价值。
车牌识别系统是智能交通系统的重要组成部分。
本文研究了进行车牌识别的各项关键技术,在分析了近年来一些典型的车牌识别算法的基础上,最终确定一系列有效的算法对车牌进行识别。
物联网智能交通汽车牌照自动识别系统方案
物联网智能交通汽车牌照自动识别系统方案智能交通汽车牌照自动识别系统是智能交通系统的重要组成部分，是高科技的公路交通监控管理系统的主要功能模块之一。
它在传统的交通监控技术的基础上，引入了数字摄像技术和计算机信息管理技术，采用先进的图像处理、模式识别和人工智能技术，通过对车辆图像的采集和处理，获得车辆的数字化信息，从而达到更高的智能化管理水平。
一、概述汽车牌照自动识别系统是智能交通系统的重要组成部分，是高科技的公路交通监控管理系统的主要功能模块之一。
它在传统的交通监控技术的基础上，引入了数字摄像技术和计算机信息管理技术，采用先进的图像处理、模式识别和人工智能技术，通过对车辆图像的采集和处理，获得车辆的数字化信息，从而达到更高的智能化管理水平。
它运用车牌是车辆身份的唯一标识的思想概念来智能识别和统计车辆，涉及图像的捕捉、处理、理解和记录等技术。
620)this.style.width=620;">示意图二、系统参数及特点1、直接利用每一辆合法车辆都配有汽车牌照的特点，不需要在汽车上额外安装条形码或无线电发送装置，从而避免了部分设备对现有的车辆系统进行大幅度的改造的弊病。
2、是以软件形式的汽车牌照识别产品，采用动态连接库（DLL），可嵌入到用户应用程序中实现车牌识别功能。
VC系列软件识别率高、速度快、极少占用系统资源，而且能够自动适应牌照大小，用户不必设定牌照的尺寸参数。
可以共用收费工控机，采集卡，车道监控摄像机等设备，节约总体建设投资，减少施工安装工作量。
3、能够实时识别视频图像中的车牌，也可以通过函数接口识别硬盘上的JPEG图片、Bitmap图片、以及图像采集卡采集的在系统内存中图片。
能够自动实时采集、识别、记录经过汽车牌照的字符及颜色、车型，并对车辆进行拍照记录。
4、抓拍车辆通行速度≤250km/h。
5、系统识别率高，白天识别率≥96%晚上≥90%。
6、车牌检测、识别时间短，平均10-15帧/秒（与车牌识别尺寸大小设置有关）无需触发，实时捕获，车辆捕获漏捕率620)this.style.width=620;">示意图五、产品选型考虑以上实际需求与实际光线的情况，推荐以下产品：1、Basler IP Camera BIP-1000cBasler BIP-1000c和BIP-1000c-dn采用1/3”逐行扫描CCD感光芯片，分辨率可达百万像素（1024*768），提供更完美的图像质量和更高速的传输帧率，即使在低照度下也可以提供微小的细节。
基于SVM的车辆牌照的自动识别
基于SVM的车辆牌照的自动识别第一章：引言车辆牌照自动识别技术在智能交通系统中具有广泛的应用价值，如交通违法监控、智能停车、物流物资跟踪等。
随着计算机技术、图像处理技术和模式识别技术的发展，车辆牌照自动识别技术得到了快速发展。
本文将介绍最常用的基于支持向量机（SVM）的车辆牌照自动识别技术。
第二章：车辆牌照识别的过程车辆牌照的自动识别过程主要包括图像获取、图像预处理、特征提取和分类识别四个主要步骤。
2.1 图像获取图像获取是车辆牌照自动识别的第一步，必须要保证摄像头位置合理、清晰度高且不要出现光线、噪声等影响识别的因素。
2.2 图像预处理图像预处理是车辆牌照自动识别的关键步骤，也是提高识别率的重要技术手段。
主要包括二值化、字符定位、字符分割、字符尺寸归一化等。
2.3 特征提取车辆牌照的特征提取主要是通过对牌照中的字符、背景进行特殊处理，提取出鲁棒性强、具有区分度的特征，如垂直和水平的边缘检测、垂直和水平投影、灰度共生矩阵等。
2.4 分类识别分类识别是车辆牌照自动识别的核心技术，主要是建立分类器模型，并对提取的特征进行分类识别。
常用的分类算法包括KNN、BP神经网络、支持向量机（SVM）等。
其中，SVM是一种非常常用的分类算法。
第三章：基于SVM的车辆牌照自动识别技术支持向量机（SVM）是目前模式识别领域中使用较多的一种分类算法。
SVM是一种二分类模型，本质是在高维特征空间中寻找一个最优分类超平面，使得不同类别的样本点尽可能地分布开来，并且最大化分类器对新样本的泛化能力。
SVM算法对于小样本集、非线性及高维度数据分类具有较好的性能。
3.1 SVM的基本原理SVM通过将样本点映射到高维空间中使得样本点线性可分，然后找到一个最优的超平面，使得正负样本点离超平面最近的距离最大，这个距离就叫做间隔。
最优超平面就是使得间隔最大的超平面，SVM最终转化为一个求解线性最优化问题。
3.2 SVM分类器的构建过程1. 根据图像预处理得到的图像特征，对每个特征数据点分类，并作为训练数据点的特征；2. 构建SVM分类模型；3. 利用得到的模型对测试集进行分类。
车牌自动检测与识别技术研究
基于深度学习的车牌检测算法
基于图像处理的车牌检测算法
添加标题
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基于计算机视觉的车牌检测算法
添加标题
添加标题
基于机器学习的车牌检测算法
深度学习技术 的广泛应用， 提高了车牌检 测的准确率和
实时性。
多模态融合技术 成为车牌检测的 重要趋势，融合 了图像、视频等 多种信息，提高 了检测的准确性
和鲁棒性。
目前，车牌自动检测算法在准确率、实时性和鲁棒性等方面仍需进一步改进和完善。
光照条件变化： 不同光照条件下 车牌的识别难度 增加。
遮挡和污损：车 牌被遮挡或污损 可能导致检测失 败。
角度和姿态变化： 车牌倾斜、扭曲 或旋转等情况下 的检测难度较大。
背景复杂度：复 杂背景下的车牌 检测难度增加， 如与相似颜色、 纹理的物体混淆。
多模态信息融合：结合图像、视频等多模态数据，提升车牌识别性能
跨领域技术整合：借鉴其他领域的先进技术，如计算机视觉、人工智能等，以实现技术 突破
数据驱动方法改进：利用大规模标注数据集进行训练，提高车牌检测与识别的精度和泛 化能力
提高了车牌检测与识别的准确 率
推动了相关产业的智能化升级
促进了人工智能技术在其他领 域的应用
云计算和边缘计算在车牌识别 中的协同作用
人工智能技术在车牌识别中的 未来展望
车牌自动检测与识 别技术应用案例
实时监控：对道路交通进行实时监控，及时发现异常情况 违章处理：自动识别违章车辆，提高违章处理效率 拥堵预警：通过数据分析预测拥堵路段，提前发布预警信息 事故处理：快速响应交通事故，协助交警处理现场
添加 标题
算法流程：预处理、特征提取、分类器训练、 车牌区域定位。
添加 标题
车辆牌照自动识别方法研究
的最大值 。 而求相邻的下一个像素点的相应值时可以利用前面窗 口中的信息 ， 窗 口右移 即可求 出相应值。 将 设 窗 口宽 为 Ｗ Ｗ，高为 ｗ ，则 经 典算 法 的运 算 复 杂度 为 ｈ
ｍ ｎ ｗ ｈ 而采用快速方法的运算 复杂度为 ｍ ｎ （ｈ ｗ ） ｗ ｗ ， ｗ ＋ ｗ 。可 见， 当窗 口大小增加时这种方 法能够有效地减小运算复杂度 。 二值化示例如 图 ２ 示 ， 所 因为采用动态 阈值分割 ， 以二值 所 化后 得到的图像信 息损失较少 ， 于下一步处理 。 利
肘 （ ） ．ｊ＝ ｍ， ） ｔ ）ｌ （ １ ｌ ｉ
【， ｂ 其 它
（ ３ ）
式 中 ａ １ｂ取 ０ 在此将 以改进 以符合滤波 的要求 。 取 ， ， 根据车牌字符的统计 特征选取适 当的 ｋ ａ ｂ值 ， 除区域 、与 滤
图 １ Ｂ ｒｓｎ ｅｎｅ 快速算法
１ 、求 出对 应于第 ｉ 行像素点 ，其所 在列 中的最小值和最大
值， 存储在两个数组 中分别为 ＭｉＰｘｌ ］ ｘ ｉ ｌ ］ ｎ ｉ ［ ， Ｐｘ ［ 。 ｅ ｎ Ｍａ ｅ ｎ ２ 、扫描 以上两个数组 ，即可求出 ｉ 行各个像素窗 口中的最 小值和最大值 。． 如 求对 应 于像 素 点 （１ ｉ ）的最 大 值 和 最 小值 ，只需 求 出 ， ＭｉＰｘｌ 卜ＭｉＰｘｌ ］ ｎｉ ［ ｅ０ ｎ ｉ ［ 中的最小 值和 ＭａＰｘｌ ］Ｍ ｘ ｉ ｌ ］ ｅ２ ｘ ｉ ［ ￣ ａＰｘ ［ 中 ｅ０ ｅ２
像灰度变化最大 的区域给出候选 目标可能存在 的位置 ， 往往会 出 现断裂现象 ， 需加以正确合并 ， 受光照的影响也较大 ， 不能满 足牌 照定位的要求 。彩色图像处理起来速度较慢 ， 以满足实时性的 难 要求 。 并且 由于车牌本身颜色的影响 ， 灰度 图分为 白底黑字（ 如黄 底黑 字 ） 和黑底 自字（ 如蓝 底 白字 ） 两种 ， 这使得 以经典 的方 法难 以适 应分割的要求 。为克 服上述缺 陷 ，本 文提出 了基 于 “ 快速 Ｂ ｍｓｎ ｅ ｅ 二值化” 方法 ， 将灰度原图二值化方法 。该方法根据机动 车辆车牌 照字符 目标的特点 ， 能有效地提取字符 目标 。在 Ｅ前快 ｌ 节凑的工作 中追求高速 、 高效 的背景下 ， 现代化交通对一种完善、
车牌自动识别系统的工作过程
车牌自动识别系统的工作过程车牌自动识别系统是一种利用计算机视觉技术和模式识别算法来实现车辆牌照识别的系统。
本文将从图像采集、预处理、特征提取、字符识别和结果输出五个方面介绍车牌自动识别系统的工作过程。
1.图像采集车辆牌照识别系统首先需要采集车辆的图像。
采集方式可以采用固定的摄像机，也可以采用移动的摄像机。
固定的摄像机通常安装在交通要道或停车场的入口和出口处，以捕捉车辆驶过的图像。
移动的摄像机则可以通过安装在移动设备上，如移动执法车辆或机动巡逻车等，以实现灵活的监控和识别。
2.预处理在图像采集之后，需要对采集到的图像进行预处理。
预处理的目的是去除图像中的噪声和干扰，以便下一步的特征提取和字符识别能够更加准确地进行。
常见的预处理操作包括图像增强、噪声抑制、图像平滑、边缘检测、二值化等。
3.特征提取在预处理之后，需要对图像进行特征提取。
特征提取的目的是从图像中提取出可以表示车牌特征的信息。
常见的特征包括颜色、形状、纹理等。
对于车牌识别系统来说，车牌的颜色是一个非常重要的特征。
根据不同国家或地区的法规，车牌的颜色可能有所不同，例如中国的车牌大多为蓝色或黄色。
因此，通过提取车牌的颜色信息，可以快速筛选出可能是车牌的区域。
此外，还可以通过形状特征进一步确定车牌的位置和大小，以便后续的字符识别。
4.字符识别特征提取之后，需要对车牌中的字符进行识别。
字符识别是车牌自动识别系统的核心环节，也是最具挑战性的部分。
字符识别涉及到计算机视觉、模式识别、机器学习等领域的知识。
一般来说，字符识别可以分为两个步骤：字符分割和字符识别。
字符分割是将车牌中的字符分离出来，以便单独进行字符识别。
车牌中的字符可能存在遮挡、旋转、变形等问题，所以字符分割是一个非常关键的操作。
字符识别则是将单独的字符识别为相应的数字或字母。
常见的字符识别方法包括基于模板匹配、统计模型、深度学习等。
5.结果输出当字符识别完成之后，系统将输出识别结果。
输出结果一般包括车牌号码和识别精度等信息。
车辆牌照自动识别的算法研究
Ａ ａ ｃ ｃｍ ｕ ｒ ｎ ｅ ｔ ｅｃ ｉｎ Ｐ ｔＲｃ ｉ ｎ Ｐ） ｌ ｐｔ ｖｉ ｓ ｔ ， ＶｈｌＬ ｅ ｅ ｅ ｏｎｉ （ＬＲ ｓ ｅａ ｏ ｅ ｉ ｙ ｍ ｈ ｓ ｉ ｐ ｓ ｓ ｏ ｅ ｉｅ ｓ ｌ ｅ ｇ ｔ Ｖ ｃ ａ ｏ Ｓｓｍ ｃ ｔｅ ｈ ｌａ ｏ ａ ａｙ ｉｎｆｔ ｎｍ ｅ ｉｔ ｉａ ． ｎ ｙｅ ｃ ａ ｕ ａ ｉ ｕ ｍｔ ｌ ａ ｄ ｔ ｈ ｕ ｂ ｓ ｅ ｇ Ｉ ａ ｂ ｔ ａ ｐ ｒ ｖ ｃ ｔ ｉ ｎ ｅ ｉ ｅ ｒ ｎ ｍ ｅ ｔ ｅ ｎ ｅ ｅ ｃ ｄ ｙ ｈ ｃ
Ｉ ｔｓ ｒ ｏ ｎｗ ｒ ｍ ａｄ ｈ ｓ ｉｒ ｕｅ ｎ ｓ ｅ ａ ｅ ｓ ｅ ａ ｏｔ ｓ ｍ ｔ ｄ ａ ｔｄｃ ｉ ｓ ｈ ｇｓ ｎ ｐｐ ， ｅ ｌ ｉ ｈ ａ ｉ ｍ ｇ ｈ ｎ ｅｏ ｒ ｎ ｅ ｏ ｄ ｕ ｔ ｃ ａ ｓ
ｐ ｃ ｓｇ ｍｇ ， ｉ ａ ｎ ｈ ａｅｓ ｓ ｃ ｒｔ ｒ ｏｎｉ． ｈ ｓ ｅ ｒ ｅｉ ｏ ｉａ ｓｃｓｆ ｔ ｏ ｃ ｒｔｉｃａ ｈ ａｅ ｅ ｇｉｎＡ ｔ ａ ｏ ｓｎ ｆ ｅ ｌｓｃｉ ｆ ｃｒｔ ｎ ａｃｒ ｔ ｔ ｍ ａｉ ｏ ａ ｉ ｄ ｃ ｏ ｅ ｔ ｅｄｃ ｓ ｅ ｐ ｂｍ ａｄ ｆｗｒｓ ｅ ｍｔ ｄａ ｉ ａｔ ｓｔ ， ｉ ｉ ， ｓｔ ｋｙ ｌ ｓ ｐｔ ａ ｏ ｎ ｅ ｏｓ ｎ ｔ ｔｕ ｍ ｉｕ ｈ ｓ ｅ ｒ ｅ ｎ ｕ ｏ ｄ ｅ ｏ ｒ ｍ ｗ ｈ ｉ ｇ ｅ ｓ ｎ ｍ ｈ ａ
数字图像处理-汽车牌照自动识别要点
数字图象处理题目：汽车牌照自动识别学院：计算机科学与信息学院专业：_______网络工程_______目录1 实验目的 (1)2 实验原理和方法 (1)3 实验内容和步骤 (1)3.1 牌照定位 (1)3.2 牌照字符分割 (2)3.3 牌照字符识别 (2)4 实验数据 (2)4.1 源程序 (2)4.2 运行结果 (7)4.2.1 牌照定位 (7)4.2.2 牌照字符分割 (9)4.2.2 牌照字符识别 (10)1 实验目的1.分析汽车牌照的特点，正确获取整个图像中车牌的区域，并识别出车牌号。
2.将图像预处理、分割、分析等关键技术结合起来，理论与实践相结合，提高图像处理关键技术的综合应用能力。
2 实验原理和方法牌照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，然后组成牌照号码输出。
3 实验内容和步骤为了进行牌照识别，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。
3.1 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。
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。
基于计算机视觉的自动车辆牌照识别系统设计与实现
基于计算机视觉的自动车辆牌照识别系统设计与实现自动车辆牌照识别系统是一种基于计算机视觉的技术，能够自动识别和提取车辆牌照中的字符。
这种系统在交通管理、安全监控和智能交通等领域具有广泛的应用前景。
本文将深入探讨基于计算机视觉的自动车辆牌照识别系统的设计与实现。
首先，我们需要明确自动车辆牌照识别系统的基本原理。
该系统主要包括图像获取、车牌区域检测、字符分割和字符识别四个主要步骤。
图像获取部分使用摄像头或其他图像采集设备获取车辆牌照图像。
车牌区域检测阶段利用图像处理算法，如边缘检测和颜色分割等技术，提取出牌照区域。
字符分割模块将车牌中的字符分割成单个字符，以便后续的字符识别。
最后，字符识别使用光学字符识别（OCR）技术或深度学习算法，对每个字符进行识别和分类。
为了实现自动车辆牌照识别系统，需要使用计算机视觉算法和技术。
其中，图像处理算法是实现车牌区域检测的关键。
常用的图像处理算法包括边缘检测算法、颜色分割算法和形态学操作等。
边缘检测算法能够通过提取图像中的边缘信息，找到车牌区域的边缘边界。
颜色分割算法利用车牌的特定颜色信息，将车牌区域与其他区域分开。
形态学操作则可以用于去除图像中的噪声和填充车牌区域。
通过组合使用这些图像处理算法，可以有效地检测和提取出车牌区域。
在字符分割模块中，常用的字符分割算法包括基于投影的方法和基于连通区域的方法。
基于投影的字符分割方法通过分析字符投影的垂直和水平分布，将字符分割为单个字符。
基于连通区域的字符分割方法则通过分析字符区域的连通性，将字符分割为单个字符。
这些算法可以根据实际需求选择合适的方法。
对于字符识别部分，光学字符识别（OCR）技术是一种常用的方法。
该技术基于模式识别和机器学习算法，可以将字符图像转化为字符文本。
OCR 技术的关键是建立一个准确的字符模型，并采用适当的分类器进行识别。
目前，深度学习算法，如卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）在字符识别中已经取得了很大的成功。
实验报告 车辆牌照定位与字符识别
六、小结
通过这次上机实验，给我最大的收获是认识到了MATLAB软件的强大之处，以前在图书馆里就看到过关于这款软件的书籍，就知道这个软件很强大，但是不曾仔细看。这次学习到了一些东西，了解了它的一些功能。它可以做计算，特别是矩阵方面的计算，是非常实用的工具。
预习分
操作分
报告分
总成绩
实 验 报 告
学 号
姓 名
同 组 者
实验名称车辆牌照定位与字符识别指导老师
班 级实验日期2011.11.14
实验报告具体内容一般应包括：一、实验目的和要求;二、实验原理;三、主要仪器设备(软件);四、实验内容及实验数据记录;五、实验数据处理与分析;六、问题与建议
一．实验目的和要求
最后，感谢在这次实验中帮助过我的同学和老师，因你们的帮助，我才能学习到更多的知识，因你们的帮助，我才能学好更多的知识。
（2）由摄像机或CCD摄像头拍摄的含有车辆牌照的图像通视频卡输入计算机进行预处理，图像预处理包括图像转换、图像增强、滤波和水平较正等；
（3）由检索模块进行牌照搜索与检测，定位并分割出包含牌照字符号码的矩形区域；
（4）对字符进行二值化并分割出单个字符，经归一化后输入字符识别系统进行识别。
三、主要仪器设备(软件)
图1牌照识别系统原理图
该系统是计算机图像处理与字符识别技术在智能化交通管理系统中的应用，它主要由牌照图像的采集和预处理、牌照区域的定位和提取、牌照字符的分割和识别等几个部分组成，如图1所示。其基本工作过程如下：
（1）当行驶的车辆经过时，触发传感器，系统被唤醒处于工作状态；一旦摄像头快门的光电传感器被触发，设置在车辆前方、后方和侧面的相机同时拍摄下车辆图像；
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贵州大学实验报告学院：计算机科学与技术学院专业：计算机科学与技术学院班级：姓名孙明伟学号1108060026 实验组实验时间2014-12-15 指导教师吕晓丹成绩实验项目名称实验四汽车牌照自动识别实验目的1.分析汽车牌照的特点，正确获取整个图像中车牌的区域，并识别出车牌号。
2.将图像预处理、分割、分析等关键技术结合起来，理论与实践相结合，提高图像处理关键技术的综合应用能力。
实验要求1、对图像某进行直方图均衡化处理。
2、再对图像进行直方图规定化处理。
实验原理牌照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，然后组成牌照号码输出。
实验步骤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。
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。
流程图如下：导入原始图像图像预处理增强效果图像边缘提取车牌定位对图像开闭运算2. 牌照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。
流程图如下：3. 牌照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。
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。
基于人工神经元网络的算法有两种：一种是先对待识别字符进行特征提取，然后用所获得特征来训练神经网络分配器；另一种方法是直接把待处理图像输入网络，由网络自动实现特征提取直至识别出结果。
实验内容function [d]=main(jpg)I=imread('car.jpg');figure(1),imshow(I);title('原图');I1=rgb2gray(I);figure(2),subplot(1,2,1),imshow(I1);title('灰度图');figure(2),subplot(1,2,2),imhist(I1);title('灰度图直方图');I2=edge(I1,'robert',0.08,'both');figure(3),imshow(I2);title('robert算子边缘检测')se=[1;1;1];I3=imerode(I2,se);figure(4),imshow(I3);title('腐蚀后图像');se=strel('rectangle',[40,40]);I4=imclose(I3,se);figure(5),imshow(I4);title('平滑图像的轮廓');I5=bwareaopen(I4,2000);figure(6),imshow(I5);title('从对象中移除小对象');[y,x,z]=size(I5);myI=double(I5);%begin横向扫描ticBlue_y=zeros(y,1);for i=1:yfor j=1:xif(myI(i,j,1)==1)%如果myI(i,j,1)即myI图像中坐标为(i,j)的点为蓝色%则Blue_y的相应行的元素white_y(i,1)值加1Blue_y(i,1)= Blue_y(i,1)+1;%蓝色像素点统计按左右宽度切割出计算水平投影进行车牌水平校正去掉车牌的框架分析垂直投影找到每个字符中心位置endendend[temp MaxY]=max(Blue_y);%temp为向量white_y的元素中的最大值，MaxY为该值的索引（在向量中的位置）PY1=MaxY;while ((Blue_y(PY1,1)>=120)&&(PY1>1))PY1=PY1-1;endPY2=MaxY;while ((Blue_y(PY2,1)>=40)&&(PY2<y))PY2=PY2+1;endIY=I(PY1:PY2,:,:);%IY为原始图像I中截取的纵坐标在PY1：PY2之间的部分%end横向扫描%begin纵向扫描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;end%end纵向扫描PX1=PX1-2;%对车牌区域的校正PX2=PX2+2;dw=I(PY1:PY2,:,:);t=toc;figure(7),subplot(1,2,1),imshow(IY),title('行方向合理区域');figure(7),subplot(1,2,2),imshow(dw),title('定位剪切后的彩色车牌图像') imwrite(dw,'dw.jpg');[filename,filepath]=uigetfile('dw.jpg','输入一个定位裁剪后的车牌图像'); jpg=strcat(filepath,filename);a=imread('dw.jpg');b=rgb2gray(a);imwrite(b,'1.车牌灰度图像.jpg');figure(8);subplot(3,2,1),imshow(b),title('1.车牌灰度图像')g_max=double(max(max(b)));g_min=double(min(min(b)));T=round(g_max-(g_max-g_min)/3); % T 为二值化的阈值[m,n]=size(b);d=(double(b)>=T); % d:二值图像imwrite(d,'2.车牌二值图像.jpg');figure(8);subplot(3,2,2),imshow(d),title('2.车牌二值图像')figure(8),subplot(3,2,3),imshow(d),title('3.均值滤波前')% 滤波h=fspecial('average',3);d=im2bw(round(filter2(h,d)));imwrite(d,'4.均值滤波后.jpg');figure(8),subplot(3,2,4),imshow(d),title('4.均值滤波后')% 某些图像进行操作% 膨胀或腐蚀% se=strel('square',3); % 使用一个3X3的正方形结果元素对象对创建的图像膨胀% 'line'/'diamond'/'ball'...se=eye(2); % eye(n) returns the n-by-n identity matrix 单位矩阵[m,n]=size(d);if bwarea(d)/m/n>=0.365d=imerode(d,se);elseif bwarea(d)/m/n<=0.235d=imdilate(d,se);endimwrite(d,'5.膨胀或腐蚀处理后.jpg');figure(8),subplot(3,2,5),imshow(d),title('5.膨胀或腐蚀处理后')% 寻找连续有文字的块，若长度大于某阈值，则认为该块有两个字符组成，需要分割d=qiege(d);[m,n]=size(d);figure,subplot(2,1,1),imshow(d),title(n)k1=1;k2=1;s=sum(d);j=1;while j~=nwhile s(j)==0j=j+1;endk1=j;while s(j)~=0 && j<=n-1j=j+1;endk2=j-1;if k2-k1>=round(n/6.5)[val,num]=min(sum(d(:,[k1+5:k2-5])));d(:,k1+num+5)=0; % 分割endend% 再切割d=qiege(d);% 切割出 7 个字符y1=10;y2=0.25;flag=0;word1=[];while flag==0[m,n]=size(d);left=1;wide=0;while sum(d(:,wide+1))~=0wide=wide+1;endif wide<y1 % 认为是左侧干扰d(:,[1:wide])=0;d=qiege(d);elsetemp=qiege(imcrop(d,[1 1 wide m]));[m,n]=size(temp);all=sum(sum(temp));two_thirds=sum(sum(temp([round(m/3):2*round(m/3)],:))); if two_thirds/all>y2flag=1;word1=temp; % WORD 1endd(:,[1:wide])=0;d=qiege(d);endend% 分割出第二个字符[word2,d]=getword(d);% 分割出第三个字符[word3,d]=getword(d);% 分割出第四个字符[word4,d]=getword(d);% 分割出第五个字符[word5,d]=getword(d);% 分割出第六个字符[word6,d]=getword(d);% 分割出第七个字符[word7,d]=getword(d);figure(9),imshow(word1),title('1');figure(10),imshow(word2),title('2');figure(11),imshow(word3),title('3');figure(12),imshow(word4),title('4');figure(13),imshow(word5),title('5');figure(14),imshow(word6),title('6');figure(15),imshow(word7),title('7');[m,n]=size(word1);% 商用系统程序中归一化大小为 40*20,此处演示word1=imresize(word1,[40 20]);word2=imresize(word2,[40 20]);word3=imresize(word3,[40 20]);word4=imresize(word4,[40 20]);word5=imresize(word5,[40 20]);word6=imresize(word6,[40 20]);word7=imresize(word7,[40 20]);figure(16),subplot(3,7,8),imshow(word1),title('1');subplot(3,7,9),imshow(word2),title('2');subplot(3,7,10),imshow(word3),title('3');subplot(3,7,11),imshow(word4),title('4');subplot(3,7,12),imshow(word5),title('5');subplot(3,7,13),imshow(word6),title('6');subplot(3,7,14),imshow(word7),title('7');imwrite(word1,'1.jpg');imwrite(word2,'2.jpg');imwrite(word3,'3.jpg');imwrite(word4,'4.jpg');imwrite(word5,'5.jpg');imwrite(word6,'6.jpg');imwrite(word7,'7.jpg');liccode=char(['0':'9' 'A':'Z' '冀苏豫陕鲁']); %建立自动识别字符代码表SubBw2=zeros(40,20);l=1;for I=1:7ii=int2str(I);t=imread([ii,'.jpg']);SegBw2=imresize(t,[40 20],'nearest');SegBw2=double(SegBw2)>20;if l==1 %第一位汉字识别kmin=37;kmax=40;elseif l==2 %第二位 A~Z 字母识别kmin=11;kmax=36;else l>=3 %第三位以后是字母或数字识别kmin=1;kmax=36;endfor k2=kmin:kmaxfname=strcat('字符模板1\',liccode(k2),'.jpg');SamBw2 = imread(fname);SamBw2=double(SamBw2)>1;for i=1:40for j=1:20SubBw2(i,j)=SegBw2(i,j)-SamBw2(i,j);endend% 以上相当于两幅图相减得到第三幅图Dmax=0;for k1=1:40for l1=1:20if ( SubBw2(k1,l1) > 0 | SubBw2(k1,l1) <0 )Dmax=Dmax+1;endendendError(k2)=Dmax;endError1=Error(kmin:kmax);MinError=min(Error1);findc=find(Error1==MinError);l=l+1;endfigure(17),subplot(3,1,2),imshow(dw),title ('车牌号码:贵 A 1 0 7 5 3'); %子程序：（getword子程序）function [word,result]=getword(d)word=[];flag=0;y1=8;y2=0.5;while flag==0[m,n]=size(d);wide=0;while sum(d(:,wide+1))~=0 && wide<=n-2wide=wide+1;endtemp=qiege(imcrop(d,[1 1 wide m]));[m1,n1]=size(temp);if wide<y1 && n1/m1>y2d(:,[1:wide])=0;if sum(sum(d))~=0d=qiege(d); % 切割出最小范围else word=[];flag=1;endelseword=qiege(imcrop(d,[1 1 wide m]));d(:,[1:wide])=0;if sum(sum(d))~=0;d=qiege(d);flag=1;else d=[];endendendresult=d;% （qiege子程序）function e=qiege(d)[m,n]=size(d);top=1;bottom=m;left=1;right=n; % initwhile sum(d(top,:))==0 && top<=mtop=top+1;endwhile sum(d(bottom,:))==0 && bottom>1bottom=bottom-1;endwhile sum(d(:,left))==0 && left<nleft=left+1;endwhile sum(d(:,right))==0 && right>=1right=right-1;enddd=right-left;hh=bottom-top;e=imcrop(d,[left top dd hh]);实验数据实验总结总结：利用matlab处理车牌号是对数字图像处理这门课的重要实践，也是数字图像处理在现实生活中的重要作用的体现。