基于opencv车牌识别工具研究与实现

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1、近年来随着智能交通系统的全而实施,车牌自动识别(LicensePlateRecognition,LPR)技术应用越来越广泛。车牌识别作为FI前智能交通系统不可或缺的一部分,已经普遍的应用到各个领域。本文主要研究汽车牌照自动识别技术,通过研究国内现有车牌特征,使用相关识别算法,利用VC++和OpenCV(计算机视觉库)等开源库,开发了一个车牌识别工具。该工具可以使用数字图像处理技术,模式识别,计算机视觉分析技术,对图像进行处理、定位、分割,从而实现车牌识别,准确获取车牌号码。本文使用水平分割、垂直分割和车牌大小归一化技术对预处理之后的图像进行定位,同时利用OpenCV库中的边

2、缘检测方法将已定位好的车牌区域进行分割、保存,对已经分割的图像使用字符切割算法进行切割,最终将切割的字符保存为单个的字符图像,使用已有的字符模板进行特征值匹配,实现字符识别功能。最后本文对已经完成的车牌识别工具进行了实验,实验结果表明该工具可以快速准确的进行车牌号码识别。关键词:OpenCV;车牌定位;车牌识别ABSTRACTInrecentyears,withthefullofimplementationintelligenttransportsystems,automaticlicenseplaterecognition(LicensePlateRecognition,

3、LPR)technologyiswidelyapplied.LicensePlateRecognitionasthecurrentintegralpartofintelligenttransportationsystemshasbeenwidelyappliedtovariousfields.Thispaperstudiestheautomaticlicenseplaterecognitiontechnology,bystudyingthecharacteristicsofexistingdomesticlicensetousetherelevantrecognitiona

4、lgorithm,usingVC++andOpenCV(computervisionlibrary)andotheropensourcelibrary,developedalicenseplaterecognitiontools.Thetoolcanbeusedondigitalimageprocessing,patternrecognition,computervisionanalysisofimageprocessing,positioning,segmentation,enablinglicenseplaterecognition,licenseplatenumber

5、toobtainaccurate.Thisarticleusesthehorizontalsplit,verticalsplit,andthelicenseplatesizenormalizationaftertheimagepreprocessingtechniquestolocate,whileusingOpenCVlibraryedgedetectionmethodwillhavegoodpositioningregionsegmentation,preservation,hasbeentheuseofimagesegmentationSavecharactercut

6、algorithmforcutting,thecharacterwilleventuallycutintoindividualcharacterimages,usingexistingcharactertemplatefeaturevaluesmatch,therealizationcharacterrecognitionfunction.Finally,onthelicenseplaterecognitiontoolshavebeencompletedexperimentalresultsshowthatthetoolcanbequicklyandaccuratelyid

7、entifythelicenseplatenumber.Keywords:OpenCV;licenseplatelocation;licenseplaterecognition第1章绪论11.1课题背景及研究意义11.2国内外的研究现状11・3本文主要研究内容11.4本章小结2第2章相关技术简介32.1OPENCV计算机视觉函数库32.2车牌图像及字符的先验知识42.3车牌自动识别技术52.4本章小结7第3章车牌识别软件的总体设计83.1需求概述83.2软件总体结构设计83.3车牌识别的工作流程93.4木章小结9第

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