基于opencv2.x的車牌識別系統(tǒng)設計與實現

1、廈門大學學位論文原創(chuàng)性聲明本人呈交的學位論文是本人在導師指導下，獨立完成的研究成果。本人在論文寫作中參考其他個人或集體己經發(fā)表的研究成果，均在文中以適當方式明確標明，并符合法律規(guī)范和《廈門大學研究生學術活動規(guī)范( 試行) 》。另外，該學位論文為( ) 課題( 組)的研究成果，獲得( ) 課題( 組) 經費或實驗室的資助，在( ) 實驗室完成。( 請在以上括號內填寫課題或課題組負責人或實驗室名稱，未有此項聲明內容的，可以不作特別聲明。)聲

2、明人( 簽名) ：褓云勿≯口鄺年石月≥五日摘要本文主要基于最新的O p e n C V 2 ．x 對車牌識別系統(tǒng)( L i c e n s e P l a t e R e c o g n i t i o nS y s t e m 簡稱L P R S ) 進行研究，包括圖像采集、圖像預處理、車牌定位、字符分割、字符識別五個部分的關鍵技術，力求用最小的編程代價實現車牌的自動識別。首先通過灰度直方圖統(tǒng)計判斷車牌圖像的明暗程度，并相應地做一系列

3、預處理，以提高圖片的可識別性。利用S o b e l 算子進行豎直方向的紋理加強，同時對圖像進行形態(tài)學運算，根據車牌的幾何特征，并通過多邊形去除尖角法，定位出車牌位置。利用水平積分投影來確定車牌上下邊緣，再利用“感嘆號“ 法對字符邊緣的粘連進行處理，為字符分割打下良好的基礎。利用“彈性模板”對車牌字符進行準確定位，“彈性模板”不僅能有效地識別傾斜、變形的車牌，同時也對定位出的車牌進行驗證。利用P C A 降維和隨機森林分類對車牌字符進行

4、識別，具有精確度高、魯棒性強、易于實現、計算速度快等特點。論文力圖通過對車牌識別系統(tǒng)各個環(huán)節(jié)的分析，研究設計出可行的算法。通過大量的實驗測試，持續(xù)改進其算法結構和算法參數，取得了較為豐富的研究成果。在算法的編程實現中，盡量減少復雜算法的代碼編寫，盡量利用開放源碼的計算機視覺庫中的函數來降低開發(fā)難度，提高了開發(fā)速度。為數字圖像技術的普及推廣進行了有益的探索。關鍵詞：車牌識別系統(tǒng)；O p e n C V ；概率H o u g h 變換；P