论文总字数：27089字

摘 要

基于Opencv的图像识别系统的设计与实现

城市的发展总是面临着许多问题，在当今社会，随着汽车的遍及，越来越多的家庭拥有了自己的私家车，于是对车辆的管理问题就浮现出来，对车牌的识别就是基于这一需求而提出、发展、完善。

本次论文从以下四个方面对车牌识别问题进行研究：1.图像预处理2.车牌定位3.字符分割4.字符识别。其中预处理运用了二值化方法，将符合颜色阈值范围内的设置成白色，不符合的设置为黑色，增强图像颜色对比度，并运用图像形态学处理，进行多次膨胀和腐蚀操作，连通车牌字符区域。车牌定位时用矩形框框选出疑似车牌范围并计算长宽比，符合车牌特征的即为车牌位置。字符分割也是利用多次膨胀腐蚀方法，用矩形框框选出字符并记录坐标位置。字符识别部分采用神经网络中的bp算法，训练车牌字符库，使其能后识别各个字符，最终实现车牌字符的识别。

关键词：车牌定位；字符分割；二值化；形态学处理；bp神经网络

Abstract

Design and implementation of image recognition system based on Opencv

The development of the city is always faced with many problems, in today's society, with the popularization of automobiles, more and more families have their own private cars, so the management of vehicles emerged, the identification of license plates is based on this demand and proposed, developed and perfected.

This thesis studies the problem of license plate recognition from the following four aspects: 1. Image preprocessing 2. License plate positioning 3. Character Segmentation 4. Character Recognition. The pretreatment uses the two-valued method, sets the color threshold range to white, does not conform to the setting to black, enhances the image color contrast, and uses the image morphological processing, carries on the multiple expansion and the corrosion operation, even the opening card character area. When the license plate is positioned, the suspected license plate range is selected with the rectangular frame and the aspect ratio is calculated, which conforms to the license plate position. Character segmentation is also the use of multiple expansion corrosion methods, using rectangular box to select characters and record coordinate positions. The character recognition part uses the BP algorithm in the neural network to train the license plate character library, so that it can recognize each character later, and finally realize the recognition of the license plate character.

Key words: License plate location, character segmentation, binarization, morphological processing, BP neural network

目录

摘要 I

Abstract II

第一章 引 言 1

1.1车牌识别技术的发展现状 1

1.2车牌技术识别的难点 1

1.3章节安排 2

第二章 需求分析及开发环境 3

2.1 车牌识别技术的研究价值 3

2.2开发环境及概述 4

第三章 系统设计 5

3.1图像预处理 5

3.1.1什么是图像预处理 5

3.1.2二值化方法 5

3.1.3形态学算法 5

3.2 车牌定位 5

3.3 字符分割 6

3.4 字符识别 6

3.4.1 字符库的建立 7

3.4.2 特征提取 7

3.4.3 神经网络训练 8

3.4.4 字符识别 9

第四章 系统实现及测试 10

4.1 图像预处理 10

4.1.1 二值化方法 10

4.1.2 形态学算法 11

4.2 车牌定位 12

4.3 车牌处理 13

4.3.1 车牌倾斜校正 13

4.3.2 车牌二值化 14

4.3.3 车牌形态学处理 15

4.4 字符分割 16

4.4.1 字符定位 16

4.4.2 字符分割 17

4.4.3 字符保存 17

4.5 字符识别 18

4.5.1 神经网络训练 18

4.5.2 字符识别 19

第五章 毕业设计总结 21

致谢 22

参考文献 23

附录(部分代码) 24

引 言

1.1车牌识别技术的发展现状

车牌识别技术发展到现在已经有很长的年头，其兴起于20世纪80年代，但那个时候还是简单的雏形，并没有形成完整的体系。在计算机视觉和图像处理等先进技术的出现与发展之后，车牌识别才真正开始走上系统化的道路。目前，国外相关技术较为成熟的有英国的Alphatech ARGUS公司和新加坡Optasia VLPRS系列等，许多的发达国家也有与其国家相适应的识别技术。我国在车牌识别技术的起步和发展较晚，但也有许多发展较好的成熟技术产品，如深圳公司的分割板DSP识别系统，中科院自动化汉王公司研发的“汉王眼”等等，另外，我国各大高校也致力于研发相关技术，清华大学，浙江大学，西安交通大学，上海大学，四川大学等也有类似的研究成果，但识别效果不是特别理想，这也与我国车牌的现状有关。例如中国科学院研发出的相关的车牌定位系统，其定位的准确率高于百分之九十九；南京大学研究并提出了一种基于纹理特征的算法，该算法的准确率达到了百分之九十五；而华中科技大学研究并提出了一种使用一维循环清零法的新的图像字符分割与识别算法，这种算法能很好地清除了图像的间隔符和杂点，分割的正确率达到了百分之九十六。我们日常生活接触到最多的车牌识别系统应该就是各停车场里的识别系统了。目前，我国停车场的车牌识别系统发展已经较为成熟，用的较多的为三种模式：第一种是基于视频的模式，基于视频的模式应用简单便捷，有车辆通过是通过视频牌照识别车牌，成本低，不用专门施工安装地感线圈，当车辆经过视频监测区域时，通过视频识别动态车牌，但对于无牌车辆无法识别，容易漏车；第二种是基于地感线圈的模式，基于地感线圈的模式则是提前施工安装地感线圈，当车辆通过检测区域时触发地感线圈，调用相机进行抓拍，识别出车牌，这种方法触发几率大，不容易漏车，但成本较高，需要提前施工安装地感线圈；第三种是视频 地感线圈的模式，视频 地感线圈的模式则是兼顾两种模式，灵活地切换，使识别更加高效、快速。

1.2车牌技术识别的难点

虽然当今时代车牌技术已经发展的较为完善，但并不是百分百完美地实现，尤其对于新入门想要研究这方面技术的人员来说，困难依旧较大。在图像预处理阶段，由于拍摄的图片画质较差，雨天雾天等天气的影响等，导致图片的噪声较大，必须要先进行预处理，增强图片的有效信息从而更好地识别图片，图像噪声是指图像信息中多余地或者不必要地信息，这些信息或大或小地影响了图片地质量，阻碍了人们对土拍你信息的接受和处理，因此在识别图像前必须要将噪声尽量减少，便于后面的处理，本次研究中采用二值化和灰度处理的方法；在车牌定位阶段，由于拍摄时车牌倾角过大，车牌边框污染，车牌底色与车身颜色相近等状况，都对车牌的定位造成一定的影响，对相应技术有很高的要求；在字符分割阶段，由于图片模糊、污染等情况会造成字符粘连，影响字符的切割；在字符识别阶段，也同样存在着许多问题，例如英文的D、B和数字0、8，英文的I和数字1等都有许多相似的特征，识别起来较为困难，本次研究中采用bp算法提取特征进行字符识别；此外，由于中国车牌类型较多，区别较大，例如警车，军车，农车，电动车等牌照与普通的蓝色牌照不同，识别起来也要另作处理。中国的省份识别也是其中一个难点，汉字笔画较多，相对字母来说更为复杂，且具有偏旁部首，如何更好地识别还有待技术改善。

1.3章节安排

第一章，引言，介绍了车牌识别系统的发展现状及识别过程中的难点在哪，并对整个论文的章节安排做了简单介绍。

第二章，需求分析及开发环境，介绍了车牌识别系统的研究意义即为什么要对此进行研究，简单介绍了本次设计的开发环境及对设计流程进行概述。

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