车牌分割与识别
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。
请简述车牌识别的工作过程。
请简述车牌识别的工作过程。
车牌识别是人工智能领域中重要的一部分，也是促进智慧停车技术发展的主要动力。
车牌识别通过触发设备、摄像设备、照明设备、图像采集设备、号码识别处理机、缴费终端等硬件设备以及车牌定位、字符分割、字符识别等软件算法来运作车牌识别过程，具体包含以下七个流程：1.图像采集：车牌识别根据车辆检测方式的不同，图像采集一般分为两种，一种是静态模式下的图像采集，通过车辆触发地感线圈、红外或雷达等装置，给相机一个触发信号，相机在接收到触发信号后会抓拍一张图像，该方法的优点是触发率高，性能稳定，缺点是需要切割地面铺设线圈，施工量大；另一种是视频模式下的图像采集，外部不需要任何触发信号，相机会实时地记录视频流图像，该方法的优点是施工方便，不需要切割地面铺设线圈，也不需要安装车检器等零部件，但其缺点也十分显著，由于算法的极限，该方案的触发率与识别率较之外设触发都要低一些。
2.预处理：车牌识别由于图像质量容易受光照、天气、相机位置等因素的影响，所以在识别车牌之前需要先对相机和图像做一些预处理，以保证得到车牌最清晰的图像。
一般会根据对现场环境和已经拍摄到的图像的分析得出结论，实现相机的自动曝光处理、自动白平衡处理、自动逆光处理、自动过爆处理等，并对图像进行噪声过滤、对比度增强、图像缩放等处理。
去噪方法有均值滤波、中值滤波和高斯滤波等；增强对比度的方法有对比度线性拉伸、直方图均衡和同态滤波器等；图像缩放的主要方法有最近邻插值法、双线性插值法和立方卷积插值法等。
3.车牌定位：车牌识别从整个图像中准确地检测出车牌区域，是车牌识别过程的一个重要步骤，如果定位失败或定位不完整，会直接导致最终识别失败。
由于复杂的图像背景，且要考虑不清晰车牌的定位，所以很容易把栅栏，广告牌等噪声当成车牌，所以如何排除这些伪车牌也是车牌定位的一个难点。
为了提高定位的准确率和提高识别速度，一般的车牌识别系统都会设计一个外部接口，让用户自己根据现场环境设置不同的识别区域。
基于MATLAB的车牌分割与识别1
目录1.引言..11.1 动机11.2 要解决的问题12.车牌识别的过程13.数据获取24.车牌识别所采用的技术24.1 车牌定位及分割24.2 车牌中字符的提取以及归一化54.3特征提取64.4 BP神经网络65.总结和展望85.1总结85.2展望8参考文献81.引言随着车辆的越来越多，无论是在交通管制还是车辆管理上，车牌识别是一个重要的过程。
车牌识别是一个复杂的过程，主要涉及到车牌的检测和车牌字符的识别。
1.1 动机车牌识别技术是车辆检测系统中的一个重要的环节，在交通监控和控制中占有很重要的地位，有着多种应用，例如自动收费系统、不停车缴费、失窃车俩的查询、停车场车辆管理、特殊部门车辆的出入控制等，因而对于车牌的识别问题比较重要。
由于神经网络技术能够有效并快速的对字符进行识别，因为我们采用BP神经网络来对车牌图像进行识别。
1.2 要解决的问题本文利用BP神经网络进行车牌的识别：①能够利用MATLAB通过预处理，将汽车图片的车牌定位和分割；②能够将提取出的车牌图像进行分割，将车牌中的每个字符提取出来；③能够建立一个BP神经网络，训练网络④能够利用BP神经网络进行车牌的识别2.车牌识别的过程图2.1给出了车牌识别的整个过程：图 2.1 车牌识别的过程3.数据获取在车牌识别中，需要两种数据：一种是车牌的图像；另一种就是训练BP神经网络的数据：对获取的字符进行归一化处理，使得各个字符变成了一个个大小相同的字符。
然后要从这些字符中提取最能体现一个字符特点的特征向量。
将提取出的训练样本中的特征向量输入BP网络中就可以对网络进行训练。
为了克服字符存在倾斜和偏移是都会对识别产生误差，可选取13段特征提取法来进行特征提取，作为BP神经网络的数据。
13段特征提取法的操作过程：首先把字符平均分成8份，统计每一份内的黑色的像素点个数作为8个特征，如图1.1所示；图 3.1 特征提取然后统计水平方向中间两列和竖直方向中间两列的黑色像素点的个数作为4个特征，如图1.2所示；图 1.1 特征提取最后统计所有黑色像素点的个数作为第13个特征。
【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 。
车牌识别流程
车牌识别流程
车牌识别是一种通过图像处理技术识别车辆车牌号码的技术，
它可以广泛应用于停车场管理、交通违章监测、智能交通系统等领域。
下面将介绍车牌识别的流程。
首先，车牌识别的流程通常包括图像获取、图像预处理、车牌
定位、字符分割和字符识别五个步骤。
图像获取是车牌识别的第一步，它通过摄像头获取车辆的图像。
在图像获取的过程中，需要考虑光线、角度、距离等因素，以确保
获取清晰、准确的车牌图像。
接下来是图像预处理，这一步是为了提高车牌图像的质量，包
括去噪、灰度化、边缘检测、图像增强等处理。
通过图像预处理，
可以使车牌图像更加清晰，有利于后续的车牌定位和字符识别。
第三步是车牌定位，也称为车牌检测，其目的是在经过预处理
的图像中准确定位出车牌的位置。
车牌定位通常采用边缘检测、形
态学处理、颜色定位等技术，以找到车牌的位置和大小。
然后是字符分割，即将定位到的车牌图像中的字符进行分割。
字符分割是车牌识别中比较困难的一步，因为不同车牌的字符数量和形状各异，需要通过算法来准确分割出每个字符。
最后一步是字符识别，也称为光学字符识别（OCR），其目的是对分割后的字符进行识别。
字符识别通常采用模式识别和机器学习算法，将字符映射成文本信息。
总的来说，车牌识别流程包括图像获取、图像预处理、车牌定位、字符分割和字符识别五个步骤。
通过这些步骤，可以实现对车辆车牌号码的准确识别，为智能交通系统和车辆管理提供便利。
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。
车牌识别系统中车牌定位及分割技术研究
车牌识别系统中车牌定位及分割技术研究摘要随着经济社会的进展，我国汽车数量，尤其是私家车数量大量增加。
这对交通公共基础设施的建设和与其配套的车辆管理系统提出了更高的要求。
为实现道路交通管理的自动化和车辆行驶的智能化，各类智能交通系统应运而生。
汽车牌照是肯定汽车的有效手腕，因此车辆牌照识别技术在智能交通管理中发挥着基础性的重要作用。
车牌识别技术主要包括以下三个部份:车牌定位技术、车牌的字符分割技术和字符识别技术。
车牌定位的任务就是肯定出车牌在图像中的具体位置;车牌定位是车牌识别系统完成图像收集后对图像进行处置的第一步，分割是对车牌进行识别的基础。
本文的对车牌识别系统中车牌定位及分割研究的大致方式为：第一对图像进行预处置，包括灰度化、维纳滤波去噪和利用边缘检测函数对图像边缘化，再利用Hough变换对图像进行矫正，按照边缘图像的直方图对图像进行切割，提取主要车牌区域。
最后按照主要车牌区域的灰度直方图肯定二值化阈值，按照车牌区域特征对主要车牌区域进行字符图像有效信息的分割。
用MATLAB软件对上述步骤进行仿真，实验结果表明，应用上述方式能够分割出汽车牌照图像的有效信息，而且效果较好。
关键词：图像分割；边缘检测；车牌识别Research on License Plate Localization and Segmentation TechnologyAbstractWith the development of economic society, number of cars in our country, especially the number of private cars has increased a lot。
This have put forward higher requirements for the traffic infrastructure construction and its supporting vehiclemanagement system. In order to realize the road traffic management automation and the vehicle intelligent, intelligent traffic system emerge as the times require. Vehicle license plate is a effectively way to identify the car, thus the vehicle license plate recognition technology plays a fundamental role in intelligent traffic management. License plate recognition technology mainly include three parts，such as the license plate location technology, the character segmentation technology and the character recognition technology. The task of license plate location technology is to determine the specific location in image license. License plate location is the first step. The character segmentation technology is based on license plate recognition. In this paper, the method about license plate recognition system for license plate location and segmentation is, firstly, image preprocessing, including gray-scale, Wiener filter denoise and edge detection function of image edge. Second using Hough transform for image correction, cutting the image according to the histogram of edge of image to extraction of main plate region. Finally, according to the histogram of the gray image of the main plate region to determine the threshold of binarization and according to the characteristics of license plate region to segmentation the effective information of the character image. The experimental results show that, using MATLAB software simulation, application of the method can segment the effective information of the character image in license plate, and the effect is better.Key words: Image segmentation; Edge detection; Vehicle license plate recognition目录摘要 (1)Abstract (2)目录 (4)1 绪论 (5)选题的背景和目的 (5)国内外研究状况 (6)应用范围 (7)本论文内容介绍 (8)2............................................................................................................................................. 车牌图像预处置9车牌区域特征 (9)图像的灰度化 (10)图像的去噪 (12)2.3.1线性低通滤波 (12)2.3.2维纳（Wiener）滤波 (13)边缘检测 (14)2.4.1 Roberts算子 (14)2.4.2 Sobel 算子 (15)2.4.3 P rewitt算子 (15)2.4.4 LOG算子 (16)2.4.5 Canny算子 (17)2.4.6拉普拉斯算子 (17)3倾斜度矫正与车牌区域定位 (20)倾斜度矫正 (20)图像的定位 (26)4 二值化与字符分割 (28)图像的二值化 (28)字符的分割 (31)4.2.1垂直投影分割 (31)4.2.2字符结构特征分割 (33)结论 (36)致谢 (37)参考文献 (38)附录A设计主程序 (39)1 绪论选题的背景和目的随着经济全世界化和信息时期的来临，运算机技术、通信技术和运算机网络技术进展超级迅速，自动化的信息处置能力和水平也在不断提高，并在人们的社会活动和实际生活的各个领域取得普遍应用。
常用的车牌识别算法
常用的车牌识别算法包括以下几种：
1. 车牌定位算法：用于确定车辆图像中车牌的位置。
这种算法通常会使用图像处理技术，如梯度信息投影统计、小波变换、车牌区域扫描连线算法等，以识别图像中的车牌区域。
2. 字符分割算法：在车牌定位后，需要将车牌中的字符进行分割。
这种算法通常会使用图像处理技术和机器学习算法，如基于深度学习的字符分割算法，以准确地将各个字符分割开来。
3. 字符识别算法：用于识别分割后的字符。
这种算法通常会使用机器学习算法，如卷积神经网络（CNN）或循环神经网络（RNN），以对字符进行分类和识别。
4. 神经网络识别算法：大规模神经网络识别算法是一种深度学习算法，它能够同时处理车牌定位和字符识别两个任务，具有更高的准确性和鲁棒性。
5. 启发式车牌定位算法：综合利用了图像处理技术和机器学习算法，以提高车牌定位的准确性。
这种算法通常会使用一些特征选择方法，如SVM、HOG等，以将车牌区域和非车牌区域进行区分。
6. 角度偏差和光照波动控制算法：在车牌定位和字符识别过程中，车辆的角度偏差和光照波动会影响算法的准确性。
这种算法通常会使用一些图像处理技术，如滤波、归一化等，以减小这些因素的影响。
这些算法在车牌识别过程中相互配合，以实现准确的车牌识别。
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。
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。
车牌字符分割及识别算法研究的开题报告
车牌字符分割及识别算法研究的开题报告一、选题背景与意义随着车辆数量的增多，交通管理越来越复杂，车牌识别技术已成为现代交通管理中不可或缺的手段。
目前，车牌识别技术已广泛应用于智能交通系统、停车场管理等领域，尤其在车辆安全检测和追踪、交通违法行为的识别等方面具有非常重要的应用价值。
车牌识别技术的关键就是字符分割和识别，因此本课题将重点研究车牌字符分割及识别算法。
通过对车牌进行有效的字符分割，能够准确快速地识别车辆信息，提高交通管理效率，确保道路畅通，维护公共安全。
二、研究内容及思路1. 车牌字符分割算法研究车牌字符分割是车牌识别的重要步骤，其目的是将车牌图像中的字符区域分割出来。
车牌字符分割算法的研究是本课题的重点之一。
在此基础上，我们将探讨如何对分割出的字符进行有效的识别和匹配，以保证车牌信息的准确性和可靠性。
2. 车牌字符识别算法研究车牌字符识别技术是车牌图像处理的核心问题之一，其目的是将车牌图像中的字符信息自动识别出来。
本课题将通过深入研究神经网络算法、模式识别算法等相关技术，构建有效的字符识别模型。
通过训练这个模型，能够快速而准确地识别出车牌中的字符信息。
三、研究方法1. 数据采集本课题将采用公开数据集进行研究，如CCPD、车牌字符数据集等。
同时，还将根据实际情况采集一些本地车牌图像进行测试和验证。
2. 图像处理技术本课题将应用多种图像处理技术，包括图像增强、二值化、边缘检测、形态学处理等，以有效处理车牌图像。
3. 算法开发本课题将基于Python平台，运用相关算法对车牌图像进行处理、字符分割和字符识别，在此基础上通过对实验结果进行分析，优化算法传统算法的表现，提高算法的准确率和稳定性。
四、预期研究成果1. 建立车牌字符分割及识别算法本课题将建立车牌字符分割算法和字符识别算法。
通过完整的实验流程，优化相关算法，建立出相应的模型以及算法，实现车牌字符的准确分割和识别，并进行实验验证。
2. 测试和结果分析本课题将基于实际数据和公开数据集进行测试，在此基础上对模型进行优化，并对结果进行分析和总结，得出相关结论，为实际应用提供参考。
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。
车牌识别系统的原理
车牌识别系统的原理
车牌识别系统的原理可以简要概括为以下几个步骤：图像获取、车牌定位、字符分割、字符识别和结果输出。
首先，系统需要获取车辆的图像，可以通过摄像头、监控摄像机等设备实现。
接下来，车牌定位是识别的第一步，它的目的是在整个图像中找到车牌的位置。
通常使用图像处理的技术，如边缘检测、颜色分析等来实现车牌定位。
定位到车牌后，需要进行字符分割。
字符分割是指将车牌图像中的字符分离出来，使得每个字符都可以单独进行识别。
字符分割是一个相对复杂的任务，常用的方法有基于像素点、基于边缘、基于投影等方法。
字符分割完成后，就可以进行字符识别。
字符识别是整个车牌识别系统中最核心的步骤。
常见的方法有基于模板匹配、基于神经网络、基于支持向量机等。
识别准确率的高低取决于识别算法的设计和模型训练的效果。
最后，系统会将识别结果输出。
输出可以是字符的文本形式，也可以是字符的图片形式。
总结起来，车牌识别系统的原理是通过图像获取、车牌定位、字符分割、字符识别和结果输出等步骤，对车辆的车牌进行自动识别，实现自动化的车辆管理和监控。
车牌识别算法流程
车牌识别算法流程
车牌识别是图像处理和模式识别中的一个重要应用领域。
以下是一个常见的车牌识别算法的流程：
1. 图像获取：首先，需要从图像源（如摄像头）中获取车辆图像。
2. 预处理：对获取的车辆图像进行预处理，以提升后续处理步骤的效果。
预处理步骤包括图像增强、去噪和灰度化等。
3. 车牌定位：通过车牌定位算法，将车辆图像中的车牌区域进行定位和提取。
常见的技术包括基于颜色、形状和纹理的特征提取，以及边缘检测和连通区域分析等。
4. 字符分割：对定位到的车牌区域进行字符分割，将每个字符分开。
字符分割算法通常基于连通区域分析、投影法和基于边缘的方法等。
5. 字符识别：对分割得到的每个字符进行识别。
常见的字符识别方法包括模板匹配、统计特征分析、神经网络和深度学习等。
6. 结果输出：根据识别结果，将车牌号码输出到指定的位置，如屏幕显示、数据库存储或其他应用程序中。
车牌识别算法的具体实现可能会因应用场景和需求的不同而有所差异。
不同算法和技术的选择也会影响车牌识别的准确性和效率。
因此，在实际应用中，可能需要进行参数调优和算法选择，以达到最佳的车牌识别效果。
基于matlab的蓝色车牌定位与识别---分割
基于matlab的蓝⾊车牌定位与识别---分割接着上⾯的⼯作，接下去就该是进⾏字符分割了。
考虑到为了后⾯的字符识别，因此在这部分需要实现的⽬标是需要把车牌的边框全部切除，对重新定位的车牌进⾏垂直⽅向⽔平⽅向调整，保证字符是正的。
最后才是字符的分割。
1.⾸先上下边框切割。
对定位的车牌每⾏作⼀次的差分，计算每⾏的综合，⼩于某个阈值时候将其舍去。
部分代码：[length height]=size(p);% ⽔平⽅向定位for i=1:length % ⽔平⼀阶差分for j=1:height-1revise_row(i,j)=abs(p(i,j)-p(i,j+1));endrevise_row(i,height)=revise_row(i,height-1);endfor i=1:lengthT(i)=sum(revise_row(i,:));endfor i=2:length-1T(i)=1/2*(T(i-1)+T(i)+T(i+1));endT(1)= T(2);T(length)=T(length-1);% 截取⽔平区间left_row=0;right_row=0;threshold_row=max(T);for i=1:lengthif(T(i)>1/6*threshold_row)left_row=i;break;endendfor i=length:-1:1if(T(i)>1/6*threshold_row)right_row=i;break;endendtemp=1;for i=left_row:right_row %截取区间p_row(temp,:)=p1(i,:);temp=temp+1;end左右切割结果图：2 左右边框切割。
对定位的车牌每列作⼀次的差分。
考虑到左右边框的⼀阶总数是两边⼤，中间⼩，因此采⽤获取左右的峰值，当⼩于峰值的摸个阈值时进⾏截取。
部分代码：% 竖直⽅向定位for j=1:height % ⼀阶差分for i=1:length-1revise_column(i,j)=abs(p1(i,j)-p1(i+1,j));endrevise_column(length,j)=0;endfor j=1:heightT(j)=sum(revise_column(:,j));endfor j=2:height-1T(j)=1/3*(T(j-1)+T(j)+T(j+1));endT(1)= T(2);T(height)=T(height-1);[max_peak max_num]=max(T);%求出峰值threshold=0.25*max_peak;%阈值left_peak= T(1);right_peak= T(height);%找到左峰值for j=2:heightif(T(j)>=threshold&(T(j)>=T(j-1))&(T(j)>=T(j+1))&(j<=max_num))left_peak=j;break;endend%找到右峰值if(max_num<1/2*height)threshold=1/2*threshold;endfor j=height-1:-1:2if(T(j)>=threshold&(T(j)>=T(j-1))&(T(j)>=T(j+1))&(j>=max_num))right_peak=j;break;endendleft_valley=1;%⾕底值right_valley=right_peak;%找出左边最⼩值for j=left_peak:-1:2if((T(j)<=T(j-1))&(T(j)<=T(j+1)))left_valley=j;break;endendfor j=right_peak:height-1if((T(j)<=T(j-1))&(T(j)<=T(j+1)))right_valley=j;break;endendtemp=1;for j=left_valley:right_valley %截取部分参数分开，否则仍然按照原图⼤⼩p_array(:,temp)=p_row(:,j);temp=temp+1;end截取图：3 接下来进⾏车牌的⽔平校正。
基于彩色分割的车牌自动识别技术
基于彩色分割的车牌自动识别技术一、概述随着智能交通系统的快速发展，车牌自动识别技术已成为现代交通管理的重要组成部分。
该技术能够实现对车辆牌照的快速、准确识别，为交通管理、车辆监控、安全防控等领域提供了有力的技术支持。
本文旨在探讨基于彩色分割的车牌自动识别技术，该技术利用车牌颜色与背景颜色的差异性进行图像分割，进而实现车牌的定位与识别。
传统的车牌识别技术主要依赖于灰度图像处理，这种方法在光照不均、车牌污损等情况下识别效果不佳。
而基于彩色分割的车牌识别技术则充分利用了车牌颜色的特性，通过色彩空间的转换和颜色阈值的设定，将车牌与背景有效分离，提高了识别的准确性和稳定性。
本文将详细介绍基于彩色分割的车牌自动识别技术的原理、方法以及实现过程。
我们将分析车牌图像的特点，选择合适的色彩空间进行转换；我们将探讨颜色阈值的设定方法，以及如何通过阈值分割实现车牌的定位；我们将介绍车牌字符的识别算法，包括字符分割、特征提取和分类识别等步骤。
通过本文的研究，我们期望能够为基于彩色分割的车牌自动识别技术的发展提供有益的参考和借鉴，推动车牌识别技术在智能交通系统中的应用更加广泛和深入。
1. 车牌识别技术的背景与意义随着社会的快速发展和科技的日新月异，智能交通系统（ITS）已经成为现代城市管理的关键组成部分。
作为ITS的重要组成部分，车牌识别技术因其高效、便捷的特性，在交通监控、车辆管理、自动缴费等多个领域得到了广泛应用。
车牌识别技术，是指通过图像处理、模式识别等技术手段，自动从车辆图像中提取车牌号码信息的过程。
这一技术的出现，极大地提高了车辆管理的效率和准确性，为交通管理带来了革命性的变化。
在背景方面，随着汽车保有量的持续增长，交通管理面临着越来越大的压力。
传统的车辆管理方法，如人工记录车牌号码、纸质档案管理等，已经无法满足现代交通管理的需求。
而车牌识别技术，以其自动化、智能化的特点，成为解决这一问题的有效途径。
随着计算机视觉和人工智能技术的不断发展，车牌识别技术的准确性和稳定性也得到了大幅提升，为其广泛应用提供了坚实的技术支撑。
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03 /车牌识别
01/车牌识别的特殊性
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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 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。
01 /图像预处理
第五步：去除车牌边框
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பைடு நூலகம்
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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 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，先找到车牌正中间的一个字符 ，向右找到第四个间隙即为车牌的最右端，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 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。
03/常用的车牌字符识别方法
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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。 • 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。
02/车牌分割
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据处理后的二值图像计算出列方向像 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 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。
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03/车牌识别
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车牌识别的特殊性 车牌字符的归一化处理 常用的车牌字符识别方法
03 /车牌识别
02/车牌字符的归一化处理
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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。 • 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。
04/结果截图
车牌一：
04/结果截图
车牌二：
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谢谢聆听
03 /车牌识别
03/常用的车牌字符识别方法
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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， 几何矩特征等。 本实验采用了粗网格的汉字识别系统。 粗网格特征以网格为单位，体现了文字整体形状的分布，即使个别点 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。
车牌字符分割识别
计算机专业
目录
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图像预处理
车牌分割
车牌识别
结果截图
组员感想
01/图像预处理
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车牌图像的灰度化 车牌图像的二值化 车牌图像的开运算
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车牌图像的闭运算 去除车牌边框
去除车牌图像中的圆点
01 /图像预处理
第四步：车牌图像的闭运算
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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。
03 /车牌识别
02/车牌字符的归一化处理
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• 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。
03 /车牌识别