基于OpenCV的車(chē)牌識(shí)別系統(tǒng)

基于OpenCV的車(chē)牌識(shí)別系統(tǒng)設(shè)計(jì)---馬金峰，宋福星，楊偉上海大學(xué)[數(shù)字圖像處理]背景及意義牌照識(shí)別系統(tǒng)

簡(jiǎn)稱(chēng)LPR（LicensePlateRecognition）,是智能交通系統(tǒng)的基礎(chǔ)和核心技術(shù)之一，在交通管理自動(dòng)化和智能化中占據(jù)重要地位。車(chē)牌識(shí)別系統(tǒng)是智能交通系統(tǒng)的一個(gè)非常重要的方向，主要由圖像采集，車(chē)牌定位，字符分割以及字符識(shí)別四個(gè)部分組成，具有良好的實(shí)用價(jià)值，目前主要應(yīng)用于公路治安卡口，開(kāi)放式收費(fèi)站，車(chē)載移動(dòng)查車(chē)，違章記錄系統(tǒng)，門(mén)禁管理，停車(chē)場(chǎng)管理等場(chǎng)合。主要內(nèi)容圖像獲取圖像預(yù)處理車(chē)牌定位字符分割字符識(shí)別圖像獲取利用OpenCV庫(kù)函數(shù)可以對(duì)攝像機(jī)進(jìn)行操作，首先定義CvCapture結(jié)構(gòu)變量captrue并初始化然后使用庫(kù)函數(shù)cvCreateCameraCapture()從攝像機(jī)得到視頻信息獲取視頻信息后還要獲取圖像，首先要定義IplImage結(jié)構(gòu)變量frame并進(jìn)行初始化從獲取的視頻中得到圖像幀frame=cvQueryFrame(capture).圖像的預(yù)處理利用opencv庫(kù)函數(shù)獲取的圖像是彩色圖像，即每個(gè)像素點(diǎn)由R，G，B三個(gè)分量組成，直接計(jì)算量很大，很難達(dá)到實(shí)時(shí)快速識(shí)別的目的，在實(shí)際應(yīng)用中要轉(zhuǎn)換為灰度圖像，轉(zhuǎn)換公式如下：Y=0.299R+0.587G+0.114B對(duì)灰度圖像進(jìn)行二值化處理采用robert邊緣檢測(cè)法預(yù)處理后的結(jié)果車(chē)牌的定位該系統(tǒng)的攝像頭拍攝的圖片是整個(gè)機(jī)動(dòng)車(chē)的圖片，而只有車(chē)牌部分是對(duì)系統(tǒng)有用的。所以我們要對(duì)照片進(jìn)行車(chē)牌定位和分割。車(chē)牌的定位是從經(jīng)過(guò)圖像預(yù)處理后的灰度圖像中確定牌照位置，并將車(chē)牌部分從整個(gè)圖像中分割出來(lái)，從而進(jìn)行字符識(shí)別。車(chē)牌的定位定位步驟：預(yù)處理后的圖像圖像的形態(tài)學(xué)處理通過(guò)計(jì)算尋找X，Y方向車(chē)牌的區(qū)域完成車(chē)牌的定位對(duì)分割出的車(chē)牌做進(jìn)一步處理車(chē)牌的定位圖像的腐蝕：腐蝕處理的作用是將目標(biāo)圖形收縮。圖像的膨脹：膨脹的處理的作用是將目標(biāo)圖形擴(kuò)大。圖像的開(kāi)運(yùn)算：先腐蝕后膨脹的過(guò)程稱(chēng)為開(kāi)運(yùn)算。它具有消除細(xì)小物體，在纖細(xì)處分離物體和平滑較大物體邊界的作用。圖像的閉運(yùn)算：先膨脹后腐蝕的過(guò)程稱(chēng)為閉運(yùn)算。它具有填充物體內(nèi)細(xì)小空洞，連接鄰近物體和平滑邊界的作用。車(chē)牌的定位精確定位方法：通過(guò)計(jì)算尋找X，Y方向車(chē)牌的區(qū)域來(lái)分割出車(chē)牌區(qū)域。原理：使用統(tǒng)計(jì)白色像素點(diǎn)的方法分割出車(chē)牌區(qū)域，確定車(chē)牌底色藍(lán)色二值化后對(duì)應(yīng)的灰度范圍，然后統(tǒng)計(jì)在行方向的顏色范圍內(nèi)的