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基于OpenCV3.0的车牌识别系统设计（一）--系统综述

2023-05-16

写在前面的话    

   车牌识别是图像处理技术的实际生活中一个非常重要的应用场景，目前车牌识别系统已经非常完善，识别准确率高达99%以上。作为学生，在学习图像处理时，自己搭建车牌识别系统是非常有价值的，作为入门项目有助于快速入门。并且在识别过程中，可以直观看到各个环节的处理结果，这对学习图像处理有较大的帮助。所以，建议各位新手从头开始搭建一个车牌识别系统来提高自己在图像处理方面的能力。

       关于车牌识别系统，网上的资料很多，也有很多伟大的朋友悉心讲解，贴出代码，非常感谢他们！但是，大多资料不够全面，这让很多新手朋友感到云里雾里、无从下手。思索良久，吾理小子才下定决心写这篇博客，将自己搭建的系统进行总结，争取对车牌识别系统进行全面说明，让许多新手小伙伴能够快速理解、快速入门。

       车牌识别是一个复杂的过程，牵扯到很多领域的知识。对于整个识别系统的的实现，吾理小子会一步一步的分析，并且会附图说明。相关代码也会随着说明过程相应贴上，欢迎各位道友相互讨论，相互指点。

车牌识别基本流程

       车牌识别一般分为三个过程，车牌提取、字符分割、字符识别。用通俗的语言描述：就是在一幅图像中首先找到车牌在哪，然后将车牌部分分割出来，再将车牌上的字符一个一个分割开，最后对分割出来的字符逐个进行识别。

通过简单讲述识别过程，吾理小子现在将自己搭建的系统各个环节的图片贴出来，加深各位对识别流程的理解。

待识别原图

提取车牌并框选车牌部分

倾斜矫正之后图像

分割出车牌区域并修改尺寸

车牌二值化处理

对二值图像进行形态学处理并取反

去除字符外的干扰信息

形态学处理并提取字符

分割字符并保存

字符识别输出结果

至此，车牌识别的基本流程讲述完毕。各个细节的具体实现见后续文章描述。欢迎各位相互探讨，邮箱zhw201704@163.com。

未经允许，禁止转载！

项目工程文件下载地址：

https://download.csdn.net/download/qq_39960119/10774841

 

 

 

 

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