基于Opencv的车牌识别工具研究与实现

摘要近年来随着智能交通系统的全面实施，车牌自动识别(LicensePlateRecognition，LPR)技术应用越来越广泛。车牌识别作为目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,LPR)technologyiswidelyapplied.LicensePlateRecognitionasthecurrentintegralpartofintelligenttransportationsystemshasbeenwidelyappliedtovariousfields.Thispaperstudiestheautomaticlicenseplaterecognitiontechnology,bystudyingthecharacteristicsofexistingdomesticlicensetousetherelevantrecognitionalgorithm,usingVC++andOpenCV(computervisionlibrary)andotheropensourcelibrary,developedalicenseplaterecognitiontools.Thetoolcanbeusedondigitalimageprocessing,patternrecognition,computervisionanalysisofimageprocessing,positioning,segmentation,enablinglicenseplaterecognition,licenseplatenumbertoobtainaccurate.Thisarticleusesthehorizontalsplit,verticalsplit,andthelicenseplatesizenormalizationaftertheimagepreprocessingtechniquestolocate,whileusingOpenCVlibraryedgedetectionmethodwillhavegoodpositioningregionsegmentation,preservation,hasbeentheuseofimagesegmentationSavecharactercutalgorithmforcutting,thecharacterwilleventuallycutintoindividualcharacterimages,usingexistingcharactertemplatefeaturevaluesmatch,therealizationcharacterrecognitionfunction.Finally,onthelicenseplaterecognitiontoolshavebeencompletedexperimentalresultsshowthatthetoolcanbequicklyandaccuratelyidentifythelicenseplatenumber.Keywords:OpenCV;licenseplatelocation;licenseplaterecognition目录第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本章小结....................................................9第4章车牌识别技术实现..................................................................104.1车牌图像预处理技术.........................................104.2车牌图像分割及识别技术.....................................134.3本章小结...................................................17第5章系统实现及测试......................................................................185.1系统界面...................................................185.2系统测试...................................................185.3本章小结...................................................19结束语......................................................................................................20致谢......................................................................................................21参考文献..................................................................................................22三江学院2014届本科生毕业设计（论文）1第1章绪论1.1课题背景及研究意义随着我国经济的快速发展，汽车数量也逐年大幅度增长，公路交通基础设施在我国起到决定性的作用。目前，人们利用各种科技手段，来提高智能交通管理效率和交通安全。在智能交通领域中，能够对车辆进行统一的智能管理是智能交通发展的方向，针对车辆的管理主要在于对车牌号的识别，因为车牌是一辆汽车的准确标识。目前主要通过计算机视觉识别方法和模式识别对车牌进行定位和识别。车牌识别也应用在日常管理方面，可如：检测交通流量、高速公路收费、停车场收费等。所以，无论从经济、理论、价值等方面，还是从实现智能交通系统的技术方面，都首先需要进行深入研究车牌识别。1.2国内外的研究现状相对而言车牌识别研究较早的国外，已经有很多可以借鉴的成果，并且部分应用已经成熟。由于我国车牌色彩的多样、种类繁多，国外的车牌识别系统并不适合我国实际情况。近年来，全国有很多高校和科研院所都在这方面进行研究，如上海交通大学，西安交通大学，同济大学，浙江大学等，对其技术进行不断革新，以适应不同场合。（1）美国和欧洲等发达国家在上个世纪80年代后期及90年代初期，相继开展了车牌识别系统的应用研究工作。EunRyungLee[1]等根据图像中不同的颜色信息，对车牌进行定位。R.Parisi[2]等利用DSP和神经网络技术来提高识别效果。（2）1998年北京汉王科技公司研制的嵌入式、一体化的车牌识别技术产品——“汉王眼”[3]是一个较为实用化的产品，它采用DSP芯片作为识别算法运行的硬件平台，在不需要外力支持情况下就能完成闪光照明、采集图像、识别车牌等功能。（3）中国香港AsiaVisionTechnology公司在2001年开发了VECON车牌识别产品，1992年新加坡Optasia公司已经开发的VLPRS产品[4]等，都是相对成熟的产品应用于实际生活中。随着图像处理和模式识别技术的不断成熟，课题的研究不断的引入了许多新的方法。目前国际上，在实际生活中已经应用的车牌识别技术在识别率方面有了很大进步，识别速度相对上世纪末较快。但由于外界环境光线变化、光路中有灰尘、季节环境变化及车牌本身被污染而模糊等条件的影响，使得车牌识别技术得不到很好的应用，相信这些问题将通过不断的努力来解决。1.3本文主要研究内容在本文中，利用图像处理技术识别车牌图像，通过预处理捕获图像，车牌定位，字符分割，识别的研究方法，并且使用VC++（计算机编程语言）和OpenCV三江学院2014届本科生毕业设计（论文）2（国际开放的计算机视觉库）实现一个车牌识别基础工具。与车牌识别相关的图像处理技术，包括：（1）图像预处理：收集到的车牌图像进行初步处理，以提高识别率。（2）车牌定位：根据预处理图像的特征采取某些算法，来识别车牌区域。（3）字符分割：对被划分好的固定区域，将其中切分出来的字符图像，保存为单个的字符图片。（4）字符识别：通过模板匹配算法，对每个字符图像的字符识别。1.4本章小结首先阐述本文研究背景，表明了课题的意旨，同时就目前国内外汽车牌照识别进行介绍。最后，通过对汽车牌照识别工具的实现过程入手介绍了研究内容。三江学院2014届本科生毕业设计（论文）3第2章相关技术简介本章重点介绍了与车牌识别相关的具体技术，以及使用VC++中MFC图像库和OpenCV计算机视觉库来处理图像等技术。2