【VC++开源代码栏目提醒】:文章导读:在新的一年中,各位网友都进入紧张的学习或是工作阶段。
网学会员整理了VC++开源代码-基于OPENCV的车牌识别系统研究 - 硕士论文的相关内容供大家参考,祝大家在新的一年里工作和学习顺利!
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它是在实现交通管理智能化中扮演 着重要角色,在高速公路、城市交通和停车场收费等项目的管理中有非常重要 的作用。
由于我国使用的GA.96式车牌底色复杂,而且首位字符为汉字字符;与 国外的车牌相比而言具有更高的识别难度。
目前市面上的车牌识别系统并没有 广泛使用,其原因在于市面上针对我国车牌的识别系统还存在着识别速度慢、 对复杂背景下车牌无法识别等技术难点。
基于现场自触发视频图像的车牌识别 系统本身是一个整体的智能化体系,主要包括图像采集、车牌定位、车牌倾斜 校正、字符分割、字符识别等工作模块。
本文通过对现有资料的搜集、整理, 总结了近年来国内外在车牌定位分割领域的最新研究成果和进展,对目前的车 辆触发、车牌定位算法、分割技术进行分析比较,提出了自己的检测流程并设 计了一个集车牌采集、定位、分割和识别功能的完整系统。
在确定识别系统的 方案以后首先在Maltab平台上仿真,然后移植到OPENCV平台上运行,保证l 了识别系统的实时性。
本文首先分析了汽车图像的特点和车牌区域的特征,针对复杂自然环境下 的车牌图像提出了软件自触发的图像采集方案,然后采用“自底向上切片分区 域,一旦分析出车牌则停止搜索”的最快搜索车牌策略来定位出车牌。
另外一 个比较有特色的策略在于利用了车牌字符分割结果来去除伪区域,即可以利用 七个字符高度差和间距近似的特点来对候选车牌进行筛选。
车牌上字符的分割 方案采用blob区域联通法,可有效避免传统的模板分割法由于车牌定位不准 带来的分割错误,最后采用由Matlab训练好的BP神经网络对车牌字符进行识 别。
本系统测试时共选取了3462张实地采集的图片,分别来自于数码相机、 CCD摄像头在不同地点、时间、气候下的拍摄的不同大小的图像。
总体识别 率达到了92%以上,平均识别耗时在lOOms以内;在确定地点环境下稍加改进 即可应用于实际之中。
关键词:图像处理;车牌识别;字符分割;团块分析 Abstact License Plate Recognition(LPR)is one of the most critical resarch topics ofComputer Vision,Image Processing and Pattern Recognition applying inIntelligence Transportation System(IT