驾驶证信息识别与录入系统

论文总字数：21141字

目 录

1.绪论 1

1.1 研究背景及意义 1

1.2 图像识别现状 1

1.3论文的主要内容与结构 2

2.系统相关技术概述 2

2.1 OpenCv简介 2

2.2基本图像容器Mat 3

3.系统输入模块 4

3.1硬件设计 4

3.2 硬件介绍 4

3.3相关接口配置 5

4. 图片预处理模块 6

4.1图像平滑处理 6

4.2 图像灰度化处理 7

4.3图像二值化处理 8

4.3.1图像的二值化处理 8

4.3.2 阈值的选取 8

4.3.3 Threshold()函数应用 9

4.4 图像开操作 11

4.4.1图像的腐蚀与膨胀 11

4.4.2图像开闭运算的实现 11

4.5 图像轮廓提取 13

4.5.1 Imgproc.findcontours函数 13

4.5.2 确认驾驶证轮廓 14

4.5.3 提取出驾驶证区域 14

4.6 有效信息定位 15

5.OCR识别模块 16

5.1 计算机视野中的字符 16

5.2 OCR的工作原理 16

5.3 系统OCR识别模块 17

6.系统测试与分析 17

7.总结与展望 18

参考文献 19

致 谢 20

驾驶证信息识别与录入系统

李洋

,China

Abstract:Cars that transportation is becoming more and more popular,the number of vehicles has increased dramatically,in order to improve the standardization of the parking lot of parking vehicles management and realize the system parking, driver's license information recognition and entry system is to achieve effective quick entry driving license information and do research. This paper introduces the collection and utilization of the driver's license photo OpenCv library for image denoising processing, gray processing, binarization processing, edge detection, driving license region extraction, correct images and effective information regional orientation, information capture, identification text messages, such as information input process recording and introduced in detail. This system is mainly mainly USES the Opencv3.0 image processing library, it is Intel's open source computer vision library, image processing method is rich, powerful, and introduction to faster, fully able to meet the demand of the system in the process of image processing.

Key words:OCR; image processing;OpenCv

1.绪论

1.1 研究背景及意义

近年来，计算机的迅速发展和数字图像处理技术的日趋成熟，使传统的信息存储方式得到了巨大的改进，先进的计算机处理技术，不仅可以将人力从繁琐的人工观察、手动记录、手动检测中解脱出来，而且能够极大的提高效率与准确率。目前OCR技术应用广泛，比如市面上流通的各类扫描仪都会附带OCR识别程序，还有交管部门对车辆的监测：识别车牌也应用到了OCR与图像处理技术。信息时代的来临，各种书籍、档案、纸质文档都面临着数字化的需求，图像存储是个笨重且占用空间较大的途径，而且不方便增删改查等操作。因此图像识别技术的应用将越来越普遍，需求日益上升。随着经济社会的迅猛发展，人们的生活水平的提高，汽车这一交通工具也越来越普及，汽车的数量急剧增加，行车、停车问题不断突出。停车场的数量也随之不断增加，为了提高停车场对停放车辆的规范化管理与实现实名制停车，我们常常需要记录车辆的车牌信息还有车主的相关信息，这些信息我们可以通过车主驾驶证与行驶证获取得到。在如今人工智能发展的时代，传统的人工输入不仅效率低还容易输入错误，驾驶证的信息识别与录入系统就是为了实现驾驶证信息有效快捷的录入而做的研究。OCR识别也将涉及到图像处理的相关技术，在当前社会这些技术都属于比较前沿与热门的发展，做此研究也是希望对自身在这些技术方面能有一个入门的学习，提高自身学习能力与知识储备。

1.2 图像识别现状

图像识别(计算机图像处理与识别技术)，它的核心技术是信息与和计算机两种当前最为先进的技术，其中计算机系统是此技术的能够实现的载体，主要功能是实现各种输入图像的分析和处理，然后把分析结果同数据库中的相关资源进行对比，从而实现对不同对象的准确识别^[1]。图像识别技术是科技发展诞生的必要产品，它是一门十分强大实用的技术，可以帮助我们从数量巨大的图像中提取到有用的信息，由此驱使此技术在多个领域中获得普遍的应用。图像识别的发展经历了:文字识别、数字图像处理与识别、物体识别三个阶段。文字识别起初是辨认字母、数字、和符号，中国的汉字OCR技术历经十几年的艰苦奋斗，战胜了起步晚、汉字字符异常巨大复杂等层层阻扰，单字的识别速率指在单位时间内所完成的从特征提取到识别结果输出的字数)可以达到70字／秒以上，达到一个较为成熟的阶段。现阶段较为有名的开源OCR程序有Tesseract、Gocr等程序。国内做的比较好的OCR程序有汉王、尚书、清华文通等。数字图像存储、可压缩、传输方便、传输过程中失真概率极小、处理方便等特点为其发展提供了强大的动力。物体识别联合人工智能、系统学等学科的研究方向，其产物被普遍应用于各大行业。现代图像识别技术的一个缺陷就是适应性能比较差，但凡源图像被稍强的噪声污染或者是残缺就很可能得不出理论上的结果。目前在图像识别的发展中主要有统计模式识别、结构模式识别、模糊模式识别三种方法^[2]。现在比较先进的人工神经网络方法实现模式识别，可处理一些环境信息错综复杂、推理规则模糊的问题，允许样品出现较大的损坏的情况，基于神经网络的图像识别系统也成为了强大有效的工具^[3]。

1.3论文的主要内容与结构

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