全国各地车牌识别

大家身边有没有一些司机朋友在路上开车的时候一看对方的车牌就能知道这辆车是来自哪里，属于什么类型的车呢？有时候能够通过车牌快速判断对方车辆，对你将会有非常大的帮助。下面是为了帮助大家掌握这样的技能而整理的一些资料：

首先，通过颜色去区分：

大型民用汽车：黄底黑字；

小型民用汽车：蓝底白字；

武警专用汽车：白底红“WJ”、黑字；

其它外籍汽车：黑底白字；

使、领馆外籍汽车：黑底白字及空心“使”字标志；

试车牌照：白底红字，数字前有“试”字标志；

临时牌照：白底红字，数字前有“临时”二字；

汽车补用牌照：白底黑字。

另外，民用汽车牌照上有省、直辖市、自治区的名称和发证照及监督机关的代号，编号是英文大写字母。

后面的汽车编号，一般为5位数字，即从00001～99999。

编号超过10万时，就由A、B、C等英文字母代替，即A代表10万，B代表11万，C 代表12万，最后一个字母及Z代表33万。

英文字母中的I和O避而不用，以免和数字中的1和0混淆。

使、领馆的外籍汽车牌照上的小数字是建交国家的代号，与所在地区的监管编号无关。

接下来是全国各地方的车牌识别：

北京市（京）

京A、京C、京E、京F、北京市(城区)，京G 北京市(远郊区)，京B 出租车，京O警察天津市（津）

津A、津B、津C、天津市，津E 出租车

上海市（沪）

沪A、沪B、沪D 上海市区，沪C 远郊区

重庆市（渝）

渝A 重庆市区（江南），渝B 重庆市区（江北），渝C 永川区，渝F 万州区，渝G 涪陵区，渝H 黔江区

河北省（冀）

冀A 石家庄，冀B 唐山，冀C 秦皇岛，冀D 邯郸，冀E 邢台，冀F 保定，冀G 张家口，冀H 承德，冀J 沧州,冀R 廊坊，冀T 衡水

河南省（豫）

豫A 郑州，豫B 开封，豫C 洛阳，豫D 平顶山，豫E 安阳，豫F 鹤壁，豫G 新乡，豫H 焦作，豫J 濮阳，豫K 许昌，豫L 漯河，豫M 三门峡，豫N 商丘，豫P 周口，豫Q 驻马店，豫R 南阳，豫S 信阳，豫U 济源

云A 昆明，云B 东川，云C 昭通，云D 曲靖，云E 楚雄彝族，云F 玉溪，云G 红河哈尼族，云H 文山壮族苗，云J 思茅，云L 大理白族，云K 西双版纳，云M 保山，云N 德宏傣族，云P 丽江，云Q 怒江傈族，云R 迪庆藏族，云S 临沧

辽宁省（辽）

辽A 沈阳，辽B 大连，辽C 鞍山，辽D 抚顺，辽E 本溪，辽F 丹东，辽G 锦州，辽H 营口，辽J 阜新，辽K 辽阳，辽L 盘锦，辽M 铁岭，辽N 朝阳，辽P 葫芦岛，辽V 省直机关

黑龙江省（黑）

黑A 哈尔滨，黑B 齐齐哈尔，黑C 牡丹江，黑D 佳木斯，黑E 大庆，黑F 伊春，黑G 鸡西，黑H 鹤岗，黑J 双鸭山，黑K 七台河，黑L 松花江行署，黑M 绥化，黑N 黑河，黑P 大兴安岭

湖南省（湘）

湘A 长沙，湘B 株洲，湘C 湘潭，湘D 衡阳，湘E 邵阳，湘F 岳阳，湘G 大庸，湘H 益阳，湘J 常德，湘K 娄底，湘L 郴州，湘M 零陵，湘N怀化，湘P 湘西州

安徽省（皖）

皖A 合肥，皖B 芜湖，皖C 蚌埠，皖D 淮南，皖E 马鞍山，皖F 淮北，皖G 铜陵，皖H 安庆，皖J 黄山，皖K 阜阳，皖L 宿州，皖M 滁州，皖N 六安，皖P 宣城，皖Q 巢湖，皖R 池州

山东省（鲁）

鲁A 济南，鲁B 青岛，鲁C 淄博，鲁D 枣庄，鲁E 东营，鲁F 烟台，鲁G 潍坊，鲁H 济宁，鲁J 泰安，鲁K 威海，鲁L 日照，鲁M 莱芜，鲁N 德州，鲁P 聊城，鲁Q 临沂，鲁R 菏泽，鲁U 青岛开发区

新疆维吾尔（新）

新A 乌鲁木齐，新B 昌吉回族，新C 石河子，新D 奎屯，新E 博尔塔拉，新F 伊犁哈萨，新G 塔城，新H 阿勒泰，新J 克拉玛依，新K 吐鲁番，新L 哈密，新M 巴音郭，新N 阿克苏，新P 克孜勒苏柯，新Q 喀什，新R 和田

苏A 南京，苏B 无锡，苏C 徐州，苏D 常州，苏E 苏州，苏F 南通，苏G 连云港，苏H 淮阴，苏J 盐城，苏K 扬州，苏L 镇江，苏M 泰州，苏N 宿迁

浙江省（浙）

浙A 杭州，浙B 宁波，浙C 温州，浙D 绍兴，浙E 湖州，浙F 嘉兴，浙G 金华，浙H 衢州，浙J 台州，浙K 丽水，浙L 舟山

江西省（赣）

赣A 南昌，赣B 赣州，赣C 宜春，赣D 吉安，赣E 上饶，赣F 抚州，赣G 九江，赣H 景德镇，赣J 萍乡，赣K 新余，赣L 鹰潭

湖北省（鄂）

鄂A 武汉，鄂B 黄石，鄂C 十堰，鄂D 沙市，鄂E 宜昌，鄂F 襄樊，鄂G 鄂州，鄂H 荆门，鄂J 黄岗，鄂K 孝感，鄂L 咸宁，鄂M 荆州，鄂N 郧阳，鄂P 宜昌，鄂Q 鄂西州

广西壮族（桂）

桂A 南宁，桂B 柳州，桂C 桂林，桂D 梧州，桂E 北海，桂F 南宁，桂G 柳州，桂H 桂林，桂J 贺州(属梧州)，桂K 玉林，桂M 河池，桂L 百色，桂N 钦州，桂P 防城

甘肃省（甘）

甘A 兰州，甘B 嘉峪关，甘C 金昌，甘D 白银，甘E 天水，甘F 酒泉，甘G 张掖，甘H 武威，甘J 定西，甘K 陇南，甘L 平凉，甘M 庆阳，甘N 临夏回族，甘P 甘南藏族

山西省（晋）

晋A 太原，晋B 大同，晋C 阳泉，晋D 长治，晋E 晋城，晋F 朔州，晋H 忻州，晋J 吕梁，晋K 晋中，晋L 临汾，晋M 运城

内蒙古（蒙）

蒙A 呼和浩特，蒙B 包头，蒙C 乌海，蒙D 赤峰，蒙E 呼伦贝尔盟，蒙F 兴安盟，蒙G 锡林郭勒盟，蒙H 乌兰察布盟，蒙J 伊克昭盟，蒙K 巴彦淖尔盟，蒙L 阿拉善盟

陕A 西安，陕B 铜川，陕C 宝鸡，陕D 威阳，陕E 渭南，陕F 汉中，陕G 安康，陕H 商洛，陕J 延安，陕K 榆林，陕U 省直机关

吉林省（吉）

吉A 长春，吉B 吉林，吉C 四平，吉D 辽源，吉E 通化，吉F 白山，吉G 白城，吉H 延边朝鲜族

福建省（闽）

闽A 福州，闽B 莆田，闽C 泉州，闽D 厦门，闽E 漳州，闽F 龙岩，闽G 三明，闽H 南平，闽J 宁德，闽K 省直机关

贵州省（贵）

贵A 贵阳，贵B 六盘水，贵C 遵义，贵D 铜仁，贵E 黔西南州，贵F 毕节，贵G 安顺，贵H 黔东南州，贵J 黔南州

广东省（粤）粤A 广州，粤B 深圳，粤C 珠海，粤D 汕头，粤E 佛山，粤F 韶关，粤G 湛江，粤H 肇庆，粤J 江门，粤K 茂名，粤L 惠州，粤M 梅州，粤N 汕尾，粤P 河源，粤Q 阳江，粤R 清远，粤S 东莞，粤T 中山，粤U 潮州，粤V 揭阳，粤W 云浮，粤X 顺德，粤Y 南海，粤Z港澳进入内地车辆

青海省（青）青A 西宁，青B 海东，青C 海北，青D 黄南，青E 海南州，青F 果洛州，青G 玉树州，青H 海西州，

西藏（藏）藏A 拉萨，藏B 昌都，藏C 山南，藏D 日喀则，藏E 那曲，藏F 阿里，藏G 林芝

四川省（川）

川A 成都，川B 绵阳，川C 自贡，川D 攀枝花，川E 泸州，川F 德阳，川H 广元，川J 遂宁，川K 内江，川L 乐山，川Q 宜宾，川R 南充，川S 达县，川T 雅安，川U 阿坝藏族，川V 甘孜藏族，川W 凉山彝族，川Z 眉山。

宁夏回族（宁）

宁A 银川，宁B 石嘴山，宁C 银南，宁D 固原

海南省（琼）

琼A 海口，琼B 三亚，琼C 琼北

接下来介绍一下解放军军车和武警车牌号码，可能接触不多，但是知道总是有好处的。01：军（原甲）——军委、四总部以及大区级军直单位

02：空（原午）——空军

03：海（原未）——海军

04：北（原庚）——北京军区

05：沈（原己）——沈阳军区

06：兰（原辛）——兰州军区

07：济（原壬）——济南军区

08：南（原寅）——南京军区

09：广（原戌）——广州军区

10：成（原辰）——成都军区

第二部——军字头序列

军A（原甲A）——军委、总参

军B（原甲B）——总政治部

军C（原甲C）——总后勤部

军D（原甲D）——总装备部

军E（原甲E）——军事科学院（尚未换发）

军F（原甲F）——国防大学

军G（原甲J）——解放军国防科技大学

军R（原甲P）——陆军军事院校

军T（原甲K）——总参三部

军V（原甲N）——第二炮兵司令部

空A（原午A）——空军司令部

空B（原午B）——空军政治部

空C（原午C）——空军后勤部

空D（原午D）——空军装备部

空O（原午O）——空军军车监理

空R（原午P）——空军军事院校

如：空R10XXX——空军指挥学院

空F——北京军区空军

空K——成都军区空军

空U——南京军区空军

各空军部队编入各大区序列。如空U13XXX——空28师（南京军区）

海A（原未A）——海军司令部

海B（原未B）——海军政治部

海C（原未C）——海军后勤部

海D（原未D）——海军装备部

海E（原未F）——北海舰队

海F（原未G）——东海舰队

海G（原未H）——南海舰队

海L——东海舰队航空兵部

海O（原未O）——海军军车监理

海R（原未P）——海军军事院校

如：海R20XXX——海军指挥学院

海R21XXX——海军工程大学

武警车牌：

“97式”武警车牌格式是：WJ01-12345 第一部分WJ代表“武警”

第二部分两位数为省市区代码：01――武警总部

02――河北省

03――内蒙古自治区

04――山西省

05――辽宁省

06――吉林省

07――黑龙江省

08――上海市

09――江苏省

10――浙江省

11――安徽省

12――江西省

13――福建省

14――山东省

15――广东省

16――广西壮族自治区

17――湖北省

18――湖南省

19――河南省

20――四川省

21――云南省

22――贵州省

23――陕西省

24――甘肃省

25――青海省

26――新疆维吾尔自治区

27――宁夏回族自治区

28――天津市

29――西藏自治区

30――海南省

31――北京市

32――重庆市

车牌定位

本人的毕设收集资料 a.一些算法 1．基于纹理特征的车牌定位法 车辆图像随拍摄环境的变化而不同，然而车辆牌照具有不因外部条件变化而改变的特征。车牌内有多个基本成水平排列的字符，字符和牌照底在灰度值上存在跳变，因而车牌这个矩形区域(包括边缘)有丰富的边缘存在，呈现出规则的纹理特征。在传统的基于灰度分割技术上，这些特征为车牌定位研究提供了切实可行的依据。基于纹理分析的方法利用车牌区域内字符纹理丰富的特征定位车牌，它对于光照偏弱、偏强、不均匀性、牌照倾斜和变形等情况不敏感。但该方法应用于背景复杂的图像时，容易把一些纹理分布较丰富的非车牌区域定位进来，产生包含车牌在内的车牌候选区域，这是纹理分析方法的缺陷。 2．基于神经网络的定位算法 利用神经网络来定位车牌是一类较为常见的方法。本算法的基本步骤和各模块的功能如下：(1)神经网络训练模块：收集一定数量的车牌图像样本，归一化后输入至BP神经网络进行训练，达到预定的正确率后，训练结束。本模块将获得一个对车牌敏感的BP神经网络。 (2)图像预处理模块：提取车牌前，对图像进行预处理；抑制噪声，提高图片质量。 (3)车牌定位模块：利用训练好的神经网络在图像中搜索车牌区域，定位车牌。 本方法的特点是从车牌区域特征来判别牌照，因此在搜索时会重点考虑以下表面特征(如边缘、对比度、纹理等)而忽视图像区域的内容。有用信号的特征有时会误导搜索，如果因为定位模块忽视了非牌照区域包含的车牌特征信号点，将这些区域送入后续步骤将会影响车牌字符识别。 3基于特征统计的车牌定位 基于特征统计的车牌定位利用车牌区域的结构特征和字符纹理特征。车牌区域字符笔划变化含有丰富的边缘信息。对整幅汽车图像进行边缘检测，车牌区域相对于其它非车牌区域含有更多的细节信息。对边缘图像进行行或列扫描，该行或列灰度值跳变的次数明显不同非车牌区域的行或列，即基于特征统计的车牌定位方法。此方法分为两个部分：粗定位和精确定位。1．粗定位： 粗定位是从车牌边缘检测后的图像中找出含有车牌的区域，并把它提取出来，考虑到车牌区域中存在大量笔画边缘点集，当线段扫描到车牌区域时，￡会大于某个阈值，这样就能初步找到横穿车牌区域的线段，然后以此线段为起点，上下平移扫描，利用车牌区域横向积分投影的连续性特征，定出车牌的上下边。在定位出上下边的同时，利用车牌白点数目占据主导的特点，用一定宽度的矩形，从左往右扫描。粗定位具体做法是用一个比估计车牌小的矩形遍历整个边缘二值图，则落在该矩形内白色的点最多的位置就是车牌区域的大致位置。2．精确定位： 车牌颜色主要分为：蓝底白字、黄底黑字、黑底白字，白底黑字四种。相同号码不同颜色组合的车牌不是同一个车牌，所以颜色信息在车牌定位的过程中相当重要。本文在精确定位时结合车牌的长宽信息、颜色信息，根据车牌颜色(蓝、白、黄、黑4种)像素占候选车牌区域所有像素的比例来确定哪个是车牌部分，由此得到准确的车牌区域。 具体思想如下：对粗定位中提取的区域进行研究，如果此区域蓝、黑、黄色中哪种颜色较多，则认为蓝底色牌照、黑底色牌照、黄底色牌照，剩余的车牌为白底色军车和武警车牌照等。每个颜色的RGB有一定的范围比例，如蓝色的RGB各值中蓝色分量最大，并且蓝色红色分量的比值大于门限Tb；黑色的RGB各值相差不大，它们与其它颜色的RGB值相比是很小的值，且小于门限Tbl；黄色的RGB各分量依次减小，而且蓝色分量远小于其它两色。设图像中像素的红

车牌识别系统的研究背景意义及国内外研究现状

车牌识别系统的研究背景意义及国内外研究现状 1车牌识别系统的背景 1.1 车牌识别系统的背景及研究意义 1.2 车牌识别系统简介 2 车牌识别系统的国内外现状 3车牌识别难点 1车牌识别系统的背景 1.1 车牌识别系统的背景及研究意义 随着经济社会的迅猛发展，人们的生活水平的提高，机动车辆的数量也越来越多。为了提高车辆的管理效率，缓解公路上的交通压力，我们必须找到一种解决方案。而作为汽车“身份证”的汽车车牌，是在公众场合能够唯一确定汽车身份的凭证。我们可以以此为依据，设计一种车牌识别系统监控各个车辆的情况。为此，我国交通管理部门对汽车车牌的管理非常重视并制定了一套严格的管理法规。其中对汽车车牌的制作、安装、维护都要求由制定部门统一进行管理。在此基础上，如果研制出一种能在公众场合迅速准确地对汽车牌照进行自动定位识别的系统(CPR)，那么这将是一件非常有意义的工作，并将极大地提高汽车的安全管理水平及管理效率。 车辆牌照定位与识别是计算机视觉与模式识别技术在智能交通领域应用的重要研究课题之一, 该技术应用范围非常广泛, 其中包括: (1) 交通流量检测； (2)交通控制与诱导；(3) 机场、港口等出入口车辆管理；(4) 小区车辆管理； (5) 闯红灯等违章车辆监控；(6) 不停车自动收费；(7) 道口检查站车辆监控； (8) 公共停车场安全防盗管理；(9) 计算出行时间；(10) 车辆安全防盗、查堵指定车辆等。其潜在市场应用价值极大，有能力产生巨大的社会效益和经济效益。如图1所示，LPR[1]的部分应用： 图1 LPR在收费口、道路监控和停车管理中的应用 近些年,计算机的飞速发展和数字图像技术的日趋成熟，为传统的交通管理

汽车车牌识别系统车牌定位子系统的设计与实现

摘要 汽车车牌识别系统是近几年发展起来的计算机视觉和模式识别技术在智能交通领域应用的重要研究课题之一。在车牌自动识别系统中，首先要将车牌从所获取的图像中分割出来实现车牌定位，这是进行车牌字符识别的重要步骤，定位的准确与否直接影响车牌识别率。 本次毕业设计首先对车牌识别系统的现状和已有的技术进行了深入的研究，在此基础上设计并开发了一个基于MATLAB的车牌定位系统，通过编写MATLAB文件，对各种车辆图像处理方法进行分析、比较,最终确定了车牌预处理、车牌粗定位和精定位的方法。本次设计采取的是基于微分的边缘检测，先从经过边缘提取后的车辆图像中提取车牌特征，进行分析处理，从而初步定出车牌的区域，再利用车牌的先验知识和分布特征对车牌区域二值化图像进行处理，从而得到车牌的精确区域，并且取得了较好的定位结果。 关键词：图像采集，图像预处理，边缘检测，二值化，车牌定位

ENGLISH SUBJECT ABSTRACT The subject of the automatic recognition of license plate is one of the most significant subjects that are improved from the connection of computer vision and pattern recognition. In LPSR, the first step is for locating the license plate in the captured image which is very important for character recognition. The recognition correction rate of license plate is governed by accurate degree of license plate location. Firstly, the paper gives a deep research on the status and technique of the plate license recognition system. On the basis of research, a solution of plate license recognition system is proposed through the software MATLAB,by the M-files several of methods in image manipulation are compared and analyzed. The methods based on edge map and das differential analysis is used in the process of the localization of the license plate,extracting the characteristics of the license plate in the car images after being checked up for the edge, and then analyzing and processing until the probably area of license plate is extracted，then come out the resolutions for localization of the car plate. KEY WORDS：imageacquisition，image preprocessing，edge detection，binarization，licence，license plate location

车牌识别论文

《车牌识别系统》 车牌识别系统 摘要：文章从车牌定位、车牌字符分割和车牌字符识别 3个阶段对车牌识别技术进行了深入研究，并用MATLAB进行了仿真。 关键词：车牌识别，车牌定位，车牌字符分割 1 引言

车牌是一辆汽车独一无二的信息，因此，对车辆牌照的识别技术可以作为辨识一辆车最为有效的方法。随着 ITS(智能交通系统)的高速发展，对车牌识别技术的研究也随之发展。从根本上讲，牌照识别应用了先进的图像处理，模式识别，人工智能技术来获取，处理，解释，记录拍照的图像。目前，牌照识别技术已经广泛而成功的应用于高速公路的监测，电子收费，交通违规管理，安全停车管理，偷盗车辆辨识等重要领域。 车牌识别系统一般包括以下几个部分，见图1。 图1 车牌识别系统 主要研究内容如下: 1.车牌的定位研究。先进行图像的预处理，包括:RGB彩色图像的灰度化、图像灰度拉伸、图像边缘检测、灰度图的二值化等;车牌定位采用基于水平和垂直投影分布特征的方法。 2.字符分割的研究。先对定位后的车牌图像进行预处理，然后按照车牌的先验信息,用区域增长算法来确定候选车牌的字符区域。 3.字符识别的研究。对于提取出的单个字符，先进行归一化操作，再与给定的模板做对比，识别出字符。 2. 图像的定位 2.1 图像的预处理 一般情况下，由CCD采集到的图像会有不理想的情况，如光线过强，或者偏弱，这些都会对后续的图像处理产生一向。而且车牌位于车身下部，靠近散热片，对比度较差，此时若直接对灰度图像进行定位会有不小的困难，为了获得较好处理的灰度图像，在对CCD 采集的原始图像进行灰度化后，要对其灰度转换。 首先对图像灰度拉伸，使灰度级占据 0--255整个区域，这样做的目的是为了减少光线过强，或者偏弱时造成的灰度级过少．本文直接采用直方图均衡化，这样处理简单，运算量小，效果也较理想。 2.2 边缘提取

车牌图像定位与识别

专业综合实验报告----数字图像处理 专业：电子信息工程 班级： ：

学号： 指导教师： 2014年7月18日 车牌图像定位与识别 一、设计目的 利用matlab实现车牌识别系统，熟悉matlab应用软件的基础知识，利用其解决数字信号处理的实际应用问题，从而加深对理论知识的掌握，巩固理论课上知识的同时，加强实践能力的提高，理论联系实践，提高自身的动手能力。同时不断的调试程序也提高了自己独立编程水平，并在实践中不断完善理论基础，有助于自身综合能力的提高。 二、设计容和要求 车牌识别系统应包含图像获取、图像处理、图像分割、字符识别、数据库管理等几个部分，能够完成复杂背景下汽车牌照的定位分割以及牌照字符的自动识别。这里，只要求对给定的彩色车牌图像变换成灰度图像，用阈值化技术进行字符与背景的分离，再提取牌照图像。 三、设计步骤 1．打开计算机，启动MATLAB程序； 2．调入给定的车牌图像，并按要求进行图像处理； 3．记录和整理设计报告 四、设计所需设备及软件

计算机一台；移动式存储器；MATLAB 软件。 五、设计过程 车辆牌照识别整个系统主要是由车牌定位和字符分割识别两部分组成，其中车牌定位又可以分为图像预处理及边缘提取模块和牌照的定位及分割模块；字符识别可以分为字符分割和单个字符识别两个模块。 (一）对图像进行图像转换、图像增强和边缘检测等 1.载入车牌图像： 2.将彩图转换为灰度图并绘制直方图： 灰度图 灰度直方图 3.用roberts 算子进行边缘检测： 图像中车辆牌照是具有比较显著特征的一块图象区域，这此特征表现在：近似水平的矩形区域；其中字符串都是按水平方向排列的；在整体图象中的位置较

车牌识别技术的工作原理和应用

车牌识别技术的工作原理和应用 车牌识别是利用车辆的动态视频或静态图像进行车牌号码、车牌颜色自动识别的模式识别技术。技术的核心包括车牌定位算法、车牌字符分割算法和光学字符识别算法等。 车牌识别技术工作原理 车辆检测：可采用埋地线圈检测、红外检测、雷达检测技术、视频检测等多种方式感知车辆的经过，并触发图像采集抓拍。 图像采集：通过高清摄像抓拍主机对通行车辆进行实时、不间断记录、采集。 预处理：噪声过滤、自动白平衡、自动曝光以及伽马校正、边缘增强、对比度调整等。 车牌定位：在经过图像预处理之后的灰度图像上进行行列扫描，确定车牌区域。 字符分割：在图像中定位出车牌区域后，通过灰度化、二值化等处理，精确定位字符区域，然后根据字符尺寸特征进行字符分割。 字符识别：对分割后的字符进行缩放、特征提取，与字符数据库模板中的标准字符表达形式进行匹配判别。 结果输出：将车牌识别的结果以文本格式输出。 车牌识别技术四大应用 一、停车场及小区出入口 停车场及小区出入口车牌识别技术的应用，主要用于记录车辆的牌照号码、车牌颜色、出入时间，实现车辆的自动管理，以便节省人力、提高效率；例如应用于智能小区可以自动判别驶入车辆是否属于本小区，对非内部车辆实现自动计时收费。在一些单位这种应用还可以同车辆调度系统相结合，自动、客观地记录本单位车辆的出车情况。 停车场及小区出入口管理单靠人工去记来往车辆的车牌号码和停靠时间是非常困难的，不但会出现错误，还需投入大量人力。一个小小的车牌识别设备安装在停车场的出入口就能“一劳永逸”地解决很多问题。对于车牌被遮挡、掉漆断裂、模糊不清等也能够分析识别，为停车场及出入口的工作人员省去许多烦恼。 二、高速公路收费站 目前，我国的高速公路建设发展突飞猛进，高速公路四通八达，每个出口均设有收费站，一

汽车车牌定位识别概述

快速标牌定位识别 指导老师：洪占勇，王标 成员：刘超，纪奕博 合肥工业大学仪器科学与光电工程学院本科部 二〇一一年八月

摘要 智能交通管理系统已成为当前交通管理发展的重要方向, 作为智能交通系统关键部分的车牌识别系统,有着广泛的应用前景。但是，传统的车辆牌照识别大多是以计算机硬件平台和DSP处理器为核心来实现的，相比较而言,DSP适合串行算法，软件更改容易，开发难度低。而FPGA则适合并行算法，而且随着深亚微米FPGA技术的发展，FPGA 的容量以达到千万门级，运行速度远远高于目前最快的DSP，其应用的研究也越来越受到重视，但开发难度较高。但Xilinx公司所提供的系统级建模工具System Generator，在很多方面拓展了MathWorks公司的Simulink平台，提供了设个硬件设计的DSP建模环境，可以加速、简化FPGA的DSP系统级硬件设计，这也必将成为未来流行的FPGA开发技术之一。 本文首先介绍了车辆牌照定位识别的产生背景和基本概念，回顾了近年来国内外研究动态和现状。接着指出了牌照识别的重要性，在使用MathWorks公司的simulink平台的基础上搭建的System Generator 模型，提出了车辆牌照定位识别系统及其整体设计方案。在方案中，着重介绍了车牌定位识别的流程、算法及其在simulink平台上实现的过程，同时也详细介绍了系统软硬件接口的作用。方案中主要包括系统流程图，每个模块的主要功能和结构，数据处理的流程和算法，输入输出信号的说明以及关键的时序和状态。在文章的最后，给出了本系统算法中拟采用的System Generator模型和总结。 由于本系统利用了System Generator建模工具和MathWorks公司的

车牌识别技术的应用

车牌识别技术的应用 车牌识别技术的应用主要有以下几个方面。 1.监测报警 对于纳入“黑名单”的车辆，例如：被通缉或挂失的车辆、欠交费车辆、未年检车辆、肇事逃逸及违章车辆等，只需将其车牌号码输入到应用系统中，车牌识别设备安装于指定的路口、卡口或由执法人员随时携带按需要放置，系统将识读所有通过车辆的牌照号码并与系统中的“黑名单”比对，一旦发现指定车辆立刻发出报警信息。系统可以全天不间断工作、不会疲劳、错误率极低；可以适应高速行驶的车辆；可以在车辆行使过程中完成任务不影响正常交通；整个监视过程中司机也不会觉察、保密性高。应用这种系统将极大地提高执法效率。 2.超速违章处罚 车牌识别技术结合测速设备可以用于车辆超速违章处罚，一般用于高速公路。具体应用是：在路上设置测速监测点，抓拍超速的车辆并识别车牌号码，将违章车辆的牌照号码及图片发往各出口；在各出口设置处罚点，用车牌识别设备识别通过车辆并将号码与已经收到的超速车辆的号码比对，一旦号码相同即启动警示设备通知执法人员处理。与传统的超速监测方式相比，这种应用可以节省警力，降低执法人员的工作强度，而且安全、高效、隐蔽，司机需时刻提醒自己不能超速，极大地减少了因超速引发的事故。 3.车辆出入管理

将车牌识别设备安装于出入口，记录车辆的牌照号码、出入时间，并与自动门、栏杆机的控制设备结合，实现车辆的自动管理。应用于停车场可以实现自动计时收费，也可以自动计算可用车位数量并给出提示，实现停车收费自动管理节省人力、提高效率。应用于智能小区可以自动判别驶入车辆是否属于本小区，对非内部车辆实现自动计时收费。在一些单位这种应用还可以同车辆调度系统相结合，自动地、客观地记录本单位车辆的出车情况，车牌识别管理系统采用了车牌识别技术，达到不停车、免取卡，有效提高车辆出入通行效率。 4.自动放行 将指定的牌照信息输入系统，系统自动地识读经过车辆的牌照并查询内部数据库。对于需要自动放行的车辆系统驱动电子门或栏杆机让其通过，对于其它车辆系统会给出警示，由值勤人员处理。可用于特殊单位（如军事管理区、保密单位、重点保护单位等）、路桥收费卡口、高级住宅区等。 5.高速公路收费管理 在高速路的各个出入口安装车牌识别设备，车辆驶入时识别车辆牌照将入口资料存入收费系统，车辆到达出口时再次识别其牌照并根

车牌识别系统需求分析模板

车牌识别系统需求分析文档 车牌识别系统需求分析小组 组长：**** 组员：**** **** **** ****

目录 1 引言..................................................... 错误!未定义书签。 编写目的................................................. 错误!未定义书签。 背景..................................................... 错误!未定义书签。 定义..................................................... 错误!未定义书签。 参考资料................................................. 错误!未定义书签。 2 任务概述................................................... 错误!未定义书签。 目标..................................................... 错误!未定义书签。 用户的特点............................................... 错误!未定义书签。 假定和约束............................................... 错误!未定义书签。 3 用例分析(或数据流程分析) ................................... 错误!未定义书签。 系统Actor分析........................................... 错误!未定义书签。 系统用例描述............................................. 错误!未定义书签。 4 动态行为模型............................................... 错误!未定义书签。 5 系统流程分析............................................... 错误!未定义书签。 6 系统开发及运行环境规定..................................... 错误!未定义书签。 7 小结..................................................... 错误!未定义书签。

(汽车行业)基于图像处理的汽车牌照的识别

（汽车行业）基于图像处理的汽车牌照的识别

基于图像处理的汽车牌照的识别 作者:陈秋菊 指导老师:李方洲 (温州师范学院物理和电子信息学院325027) 摘要：以壹幅汽车牌照的识别为例，具体介绍了车牌自动识别的原理。整个处理过程分为预处理、边缘提取、车牌定位、字符分割、字符识别五大模块，用MA TLAB软件编程来实现每壹个部分,最后识别出汽车牌照。在研究的同时对其中出现的问题进行了具体分析，处理。寻找出对于具体的汽车牌照识别过程的最好的方法。 关键词：汽车牌照车牌提取字符分割字符识别Thevehiclelicenserecognitionbasedontheimageprocessing Author:ChenQiuju Tutor:LiFangzhou (SchoolofPhysicsandElectronicInformationWenZhouNormalCollege325027) Abstract：Withonevehiclelicenserecognition,theprincipleoftheautomobileLicenserecognitionisintroduced.This processwasdividedintopre-process,edgeextraction,vehiclelicenselocation,characterdivisionandchara cterrecognition,whichisimplementedseparatedbyusingMA TLAB.Thelicenseisrecognizedatlast.Atthe sametime,theproblemsarealsoanalyzed Andsolvedintheprocess.Thebestmethodofrecognitiontotheveryvehiclelicenseisfound. Keywords:vehiclelicensevehiclelicenselocationcharactersegmentation Characterrecognition 引言 1.1选题意义 汽车牌照自动识别系统是以汽车牌照为特定目标的专用计算机视觉系统，是计算机视觉和模式识别技术在智能交通领域应用的重要研究课题之壹，是实现交通管理智能化的重要环节，它可广泛应用于交通流量检测，交通控制和诱导，机场、港口、小区的车辆管理，不停车自动收费，闯红灯等违章车辆监控以及车辆安全防盗等领域，具有广阔的应用前景。目前，发达国家LPR（汽车牌照识别技术LicensePlateRecognition，LPR，简称“车牌通”）系统在实际交通系统中已成功应用，而我国的开发应用进展缓慢，车牌识别系统基本上仍停留在实验室阶段。基于这种现状仍有它广阔的应用前景，目前对汽车车牌的识别研究就有了深远的意义。 课题组成 汽车车牌的识别过程主要包括车牌定位、字符车牌分割和车牌字符识别三个关键环节。其识别流程如下： 原始图像：由数码相机或其它扫描装置拍摄到的图像 图像预处理：对动态采集到的图像进行滤波，边界增强等处理以克服图像干扰 边缘提取：通过微分运算，2值化处理，得到图像的边缘 车牌定位：计算边缘图像的投影面积，寻找峰谷点，大致确定车牌位置，再计算此连通域内的宽高比，剔除不在域值范围内的连通域。最后得到的便为车牌区域。 字符分割：利用投影检测的字符定位分割方法得到单个的字符 字符识别：利用模板匹配的方法和数据库中的字符进行匹配从而确认出字符，得到最后的汽车牌照，包括英文字母和数字。

智能车牌识别系统

智能车牌识别系统 智能车牌识别系统是采用车牌识别技术做为基础，应用与停车场、高速路口、收费通道等场所的车辆管理系统。车牌识别技术(Vehicle License Plate Recognition，VLPR) 是指能够检测到受监控路面的车辆并自动提取车辆车牌信息（含汉字字符、英文字母、阿拉伯数字及号牌颜色）进行处理的技术。车牌识别是现代智能交通系统中的重要组成部分之一，应用十分广泛。它以数字图像处理、模式识别、计算机视觉等技术为基础，对摄像机所拍摄的车辆图像或者视频序列进行分析，得到每一辆汽车唯一的车牌号码，从而完成识别过程。通过一些后续处理手段可以实现停车场收费管理，交通流量控制指标测量，车辆定位，汽车防盗，高速公路超速自动化监管、闯红灯电子警察、公路收费站等等功能。对于维护交通安全和城市治安，防止交通堵塞，实现交通自动化管理有着现实的意义。 随着社会经济的发展、汽车数量急剧增加，对交通控制、安全管理、收费管理的要求也日益提高，运用电子信息技术实现安全、高效的智能交通成为交通管理的主要发展方向。汽车车牌号码是车辆的唯一“身份”标识，智能车牌识别系

统可以在汽车不作任何改动的情况下实现汽车“身份”的自动登记及验证，这项技术已经应用于公路收费、停车管理、交通诱导、交通执法、公路稽查、车辆调度、车辆检测等各种场合。 智能车牌识别系统的几种应用方式： 1、监测报警 对于纳入“黑名单”的车辆，例如：被通缉或挂失的车辆、欠交费车辆、未年检车辆、肇事逃逸及违章车辆等，只需将其车牌号码输入到应用系统中，智能车牌识别设备安装于指定的路口、卡口或由执法人员随时携带按需要放置，系统将识读所有通过车辆的车牌号码并与系统中的“黑名单”比对，一旦发现指定车辆立刻发出报警信息。系统可以全天不间断工作、不会疲劳、错误率极低；可以适应高速行驶的车辆；可以在车辆行使过程中完成任务不影响正常交通；整个监视过程中司机也不会觉察、保密性高。应用这种系统将极大地提高执法效率。 2、超速违章处罚 车牌识别技术结合测速设备可以用于车辆超速违章处罚，一般用于高速公路。具体应用是：在路上设置测速监测点，抓拍超速的车辆并识别车牌号码，将违章车辆的车牌号码及图片发往各出口；在各出口设置处罚点，用智能车牌识别设备识别通过车辆并将号码与已经收到的超速车辆的号码比对，一旦号码相同即启动警示设备通知执法人员处理。与传统的超速监测方式相比，这种应用可以节省警力，降低执法人员的工作强度，而且安全、高效、隐蔽，司机需时刻提醒自己不能超速，极大地减少了因超速引发的事故。 3、车辆出入管理 将智能车牌识别设备安装于出入口，记录车辆的车牌号码、出入时间，并与自动门、栏杆机的控制设备结合，实现车辆的自动管理。应用于停车场可以实现自动计时收费，也可以自动计算可用车位数量并给出提示，实现停车收费自动管理节省人力、提高效率。应用于智能小区可以自动判别驶入车辆是否属于本小区，对非内部车辆实现自动计时收费。在一些单位这种应用还可以同车辆调度系统相结合，自动地、客观地记录本单位车辆的出车情况。

车牌识别实验报告

数字图像处理在车牌识别中的应用 摘要 随着汽车数量在我国大面积的增加，城市交通状况逐渐受到人们的重视，如何进行有效的交通管理更是成为了人们关注的焦点。 针对此问题，人们运用新的科学技术，相继研制开发出了各种交通道路监视、管理系统。因此，智能交通系统已成为世界交通领域研究的重要课题。车牌识别系统作为智能交通系统的核心，起着非常关键的作用。目前，图像处理技术在车牌识别中的应用研究已经成为科学界的一个重要研究领域。 本文旨在粗浅的运用所学基本原理和知识分析数字图像处理技术在友好环境下的应用（所选车牌识别的车辆图片均为友好环境下，易于处理的实验图片，不具有广泛性）。以车牌为研究对象，主要研究如何通过图像的预处理、车牌的定位、车牌字符分割和字符识别等一系列过程，完成车牌的识别。 1.绪论 1.1背景及现状： 基于图像处理的车牌识别技术的研究在国外起步比较早，在美国、意大利、德国、以色列、新加坡等国家，现在都已经有比较成熟的产品投入使用，比如美国的（AUTOSCOF）2003系统、以色列的Hi-Tech公司研制的See/Car System、德国西门子公司的ARTEM7SXI系统、新加坡的Optasia公司研制的VLPRS等车牌识别系统，但因为我国车牌样式的多样性、车牌颜色的多样性以及包含汉字等特点，这些车牌识别系统不适合我国国情。 基于图像处理的车牌识别技术主要包括车牌定位、车牌分割、字符识别等方面的技术。 关于车牌定位方面，主要理由车牌的边缘、形状、颜色等特征，再结合数字图像处理、形态学、小波变换、人工神经网络等技术对车牌进行定位。 基于特征的车牌定位的方法有C.J.Setchel提出的基于字符边缘检测的车牌定位方法，M.M.Mfahmy提出一种基于迭代阈值的车牌定位方法。完全基于形态学的算法有运用数学形态学的闭运算获得车牌的候选区，然后采用投影的方法剔除假车牌，定位针车牌。 基于神经元网络的方法有基于BP网络的牌照定位方法，基于彩色的车牌定位方法有采用多层感知器网络对输入彩色图像进行彩色分割及多级混合集成分类器的车牌自动识别方法。还有根据彩色边缘检测算子ColorPrewitt和彩色边缘检测与区域生长相结合的车牌定位算法。 1.2原理及方法 通常，车牌识别过程分为图像预处理、车牌定位、车牌校正、车牌分割

基于matlab车牌的定位与分割识别程序概要

基于Matlab的车牌定位与分割 经典算法 I=imread('car.jpg'); %读取图像 figure(); subplot(3,2,1),imshow(I), title('原始图像'); I1=rgb2gray(I);%转化为灰度图像 subplot(3,2,2),imshow(I1),title('灰度图像'); I2=edge(I1,'robert',0.09,'both');%采用robert算子进行边缘检测subplot(3,2,3),imshow(I2),title('边缘检测后图像');

se=[1;1;1]; %线型结构元素 I3=imerode(I2,se); %腐蚀图像 subplot(3,2,4),imshow(I3),title('腐蚀后边缘图像'); se=strel('rectangle',[25,25]); 矩形结构元素 I4=imclose(I3,se);%图像聚类、填充图像 subplot(3,2,5),imshow(I4),title('填充后图像');

I5=bwareaopen(I4,2000);%去除聚团灰度值小于2000的部分subplot(3,2,6),imshow(I5),title('形态滤波后图像'); [y,x,z]=size(I5); I6=double(I5); Y1=zeros(y,1); for i=1:y for j=1:x

if(I6(i,j,1)==1) Y1(i,1)= Y1(i,1)+1; end end end [temp MaxY]=max(Y1); figure(); subplot(3,2,1),plot(0:y-1,Y1),title('行方向像素点灰度值累计和'),xlabel('行值'),ylabel('像素'); %求的车牌的行起始位置和终止位置 PY1=MaxY; while ((Y1(PY1,1)>=50)&&(PY1>1)) PY1=PY1-1; end PY2=MaxY; while ((Y1(PY2,1)>=50)&&(PY2

车牌识别(附源代码)

车牌识别 电子1301 洪江 13 一、目的与要求 车牌定位系统的目的在于正确获取整个图像中车牌的区域，并识别出车牌号。通过设计实现车牌识别系统，能够提高学生分析问题和解决问题的能力，还能培养一定的科研能力 二、设计原理: 牌照自动识别是一项利用车辆的动态视频或静态图像进行牌照、牌照颜色自动识别的模式识别技术。其硬件基础一般包括触发设备、摄像设备、照明设备、图像采集设备、识别车牌的处理机等，其软件核心包括车牌定位算法、车牌字符分割算法和光学字符识别算法等。某些牌照识别系统还具有通过视频图像判断车辆驶入视野的功能称之为视频车辆检测。一个完整的牌照识别系统应包括车辆检测、图像采集、牌照识别等几部分。当车辆检测部分检测到车辆到达时触发图像采集单元，采集当前的视频图像。牌照识别单元对图像进行处理，定位出牌照位置，再将牌照中的字符分割出来进行识别，然后组成牌照输出。 三、详细设计步骤: 为了进行牌照识别，需要以下几个基本的步骤： a.牌照定位，定位图片中的牌照位置； b.牌照字符分割，把牌照中的字符分割出来； c.牌照字符识别，把分割好的字符进行识别，最终组成牌照。 牌照识别过程中，牌照颜色的识别依据算法不同，可能在上述不同步骤实现，通常与牌照识别互相配合、互相验证。 (1）牌照定位: 自然环境下，汽车图像背景复杂、光照不均匀，如何在自然背景中准确地确定牌照区域是整个识别过程的关键。首先对采集到的视频图像 进行大围相关搜索，找到符合汽车牌照特征的若干区域作为候选区，然 后对这些侯选区域做进一步分析、评判，最后选定一个最佳的区域作为 牌照区域，并将其从图象中分割出来。 （2）牌照字符分割 :

车牌识别技术浅析及定位算法

车牌识别技术浅析及算法代码 摘要：车牌定位、字符分割、字符识别是车牌识别的三个重要组成部分，是车 牌识别技术研究的重点，从这三个方面对车牌识别技术的发展和现状及车牌识别技术的应用进行了简要介绍。车牌定位是车牌识别技术的第一个关键技术，定位的准确与否直接影响着车牌识别的准确率。本文对目前存在的车牌定位算法进行简单探讨。 关键词：车牌识别技术；车牌定位；算法比较；字符分割；字符识别。 随着2l世纪经济全球化和信息时代的到来，计算机技术、通信技术和计算机网络技术迅猛发展，自动化的信息处理能力和水平不断提高，并在人们社会活动和生活的各个领域得到广泛应用，高速度、高效率的生活节奏，使汽车普及成为必然趋势。伴随着世界各国汽车数量的增加，城市交通状况日益受到人们的重视。如何有效地进行交通管理，越来越成为各国政府的相关部门所关注的焦点。针对这一问题，人们运行先进的信息处理技术、导航定位技术、无线通信技术、自动控制技术、图像处理和识别技术及计算机网络技术等科学技术，相继研发了各种交通道路监视管理系统、车辆控制系统及公共交通系统。这些系统将车辆和道路综合起来进行考虑，运行各种先进的技术解决道路交通的问题，统称为智能交通系统(Intelligent Tr ansportationSystem，简称ITS)。ITS是20世纪90年代兴起的新一代交通运输系统。它可以加强道路、车辆、驾驶员和管理人员的联系，实现道路交通管理自动化和车辆行驶的智能化，增强交通安全，减少交通堵塞，提高运输效率，减少环境污染，节约能源，提高经济活力。智能交通系统以车辆的自动检测作为信息的来源，因而对汽车牌照等相关信息的自动采集和处理的一门新的交通信息获取技术——车牌识别(License Plate Recognition，LPR技术逐渐发展起来，成为信息处理技术的一项重要研究课题。 1 车牌识别技术简介 车牌识别技术的研究最早出现在20世纪80年代，这个阶段的研究没有形成完整的系统体系，而是就某一具体的问题进行研究，通常采用简单的图像处理方法来解决。识别过程是使用工业电视摄像机(Industrial TV Camera)~]下汽车的正前方图像，然后交给计算机进行简单处理，并且最终仍需要人工干预进入2O世纪90年代后，随着计算机视觉Computer Vision Technology)的发展和计算机性能的提高，世界各国投入了大量的人力、物力进行汽车牌照识别系统的研究，时隔10多年，仍然没有一个成熟系统的识别率达到100％。20世纪90年代后期以后，随着全世界汽车数量的急剧增加，车牌识别技术的应用范围也越来越广，车牌识别技术己成为了一个热门的研究课题，人们对其进行了广泛的研究。车牌识别技术的任务是处理、分析摄取的视频。其中关键在于以下三部分：车牌定位、字符分割和字符识别。下面就从这三个方面对车牌识别技术的发展和现状进行简单介绍： （1）车牌定位方法 车牌图像往往是在复杂的环境中拍摄得到的，车牌由于与复杂的车身背景融为一体，由于车牌在使用中磨损与灰尘及拍摄仪器的影响以及由于拍摄角度的不

车牌识别系统技术方案设计说明

停车场管理系统自动车牌识别计费系统技术方案

目录 1企业概况 (5) 1.1公司简介 (5) 1.2资质证书 (5) 2概述 (11) 2.1系统方案总体设计 (11) 2.2项目背景 (12) 2.3方案概述 (13) 3系统介绍 (16) 3.1车牌识别系统简介 (16) 3.2系统优势 (17) 3.3系统组成 (18)

4主要设备参数性能介绍 (21) 4.1CA-AB900道闸 (21) 4.2INEX- TI200 200万高清识别一体机 (22) 4.3CA-600读卡控制器 (23) 技术参数： (23) 4.4软件监控界面 (24) 4.5其他辅件 (25) 5售后服务 (26) 5.1保修时间及范围 (26) 5.2维修及维护服务 (26) 5.3更新改进服务 (26) 5.4客户档案，完善产品质量 (27) 6部分工程案例 (28)

1企业概况 1.1公司简介 北京市仟安科技有限责任公司是设计、研发、生产、销售、服务为一体的高新技术企业。公司凝聚了大批实力雄厚的研发团队和技术团队，凭着对智能化应用领域多年来的积淀和对未来智能化领域发展的导向，为用户提供有价值的产品和服务。 公司经过多年的开发研究，引进国外最先进的高新技术，不断完善自我。主要研发停车场主板软件、生产智能道闸、停车场收费系统、车位引导系统、派车系统、门禁系统、自动检售票系统等安防权限认证、消费认证产品。仟安的智能系统解决方案也已得到客户的全面认可和好评。经国家技术监督部门检验、产品的技术含量及外光造型已达到世界先进水平。现“仟安”产品已遍布全国各大城市及地区，并已成功销往海外。 公司以“冲破束缚，发展无限”为企业宗旨，积极引领核心技术创新，不断为全球用户创造完美产品。逐渐形成了“开拓、创新、共赢、务实”的企业文化，建立了朝气蓬勃的精英团队。 公司自创建以来，一直保持了高速发展态势，现已成为国内停车场系统服务领域的领跑者，致力于成为中国领先的安防服务品牌。 1.2资质证书

车牌定位与提取

基于MATLAB 的车牌定位及提取 算法与实现 1.车牌定位的基本理论与算法 1.1彩色图像灰度化 彩色图像包含着大量的颜色信息，不但在存储上开销很大，而且在处理上也会降低系统的执行速度，因此在对图像进行识别等处理中经常将彩色图像转变为灰度图像，以加快处理速度。经过灰度变换后，像素的动态范围增加，图像的对比度扩展，使图像变得更加清晰、细腻、容易识别。 在车牌识别中要利用灰度分布的特征进行进一步的分割、识别，因此对车牌图像进行灰度化成为车牌定位的必要步骤之一。 1.2灰度拉伸 车牌图像定位是个难点，抓拍图像受环境因素影响很大，尤其当外界光照条件过强或过弱时，容易使得整幅图像偏亮或偏暗，这种情况成为低对比度。为了提高对比度，把感兴趣的灰度范围拉开，使得该范围内的像素，亮的越亮，暗的越暗，就要对图像进行灰度拉伸，使图像上的边缘更加凸显，这样牌照区的笔画特征就会更加明显，更有益于下一步的处理。 灰度拉伸变换原理图如图10.3所示，函数表达式为 ???? ????? >---≤≤+---<=b x b x b d b x a c a x a b c d a x x a d x f ),(255255,)()( （10.5） 式（10.5）中（a,c)和（b,d)是图10.3中的两个转折点的坐标。

设图像为mxn 像素，其直方图为h(i),a 取满足10 )(0mn i h a i ≥∑=的最小整数，b 取满足 mn i h a i 10 9 )(0≤ ∑=的最大整数，c 和d 分别可以在程序中动态设定，也可以根据经验自行设定。在图10.4中取2 3,9.0b d a c == 1.3边缘检测 图像的边缘是图像的最基本特征。所谓边缘是指其周围像素灰度有阶跃变化或屋顶变化的那些像素的集合。边缘广泛存在于物体和背景之间、物体和物体之间、基元和基元之间。因此，它是图像分割所依赖的重要特征。常用的边缘检测方法有Sobel 边缘算子、Prewitt 边缘算子、Kirseh 边缘算子、高斯--拉普拉斯算子等等。 该文采用的是Canny 边缘检测的方法。该方法为最优的阶梯型边缘检测算法。 1.4开闭操作图像滤波 形态学的数学基础和所用语言是集合论，其基本运算有四种：膨胀、腐蚀、开启和闭合。基于这些基本运算，还可以推导和组合成各种数学形态学实用算法。对图像做了开运算和闭运算，闭运算可以使图像的轮廓线更为光滑，它通常用来消掉狭窄的间断和长细的鸿沟，消除小的孔洞，并弥补轮廓线中的断裂。 1.5 区域标记 对二值图像进行区域提取时，首先需要对对图像每个区域进行标记，其中应用到了连通对象进行标注函数bwlabel 主要对二维二值图像中各个分离部分进行标注，其用法如下： [L,num] = bwlabel(BW,n) 其中，L 表示返回和BW 相同大小的数组，而且包含了连通对象的标注。参数n 为4或8，分别对应4邻域和8邻域，默认值为8。Num 为返回连通数。 然后，需要得到图像区域属性。计算每个区域的图像特征参数：区域中心位置、最小包含矩形、面积。这里给出在Matlab 图像处理工具箱中非常重要的一个图像分析函数：regionprops 。它的用途是get the properties of region ，即用来度量图像区域属性的函数。其用法如下：

车牌识别原理简介

车牌识别原理 车牌识别是基于图像分割和图像识别理论，对含有车辆号牌的图像进行分析处理，从而确定牌照在图像中的位置，并进一步提取和识别出文本字符。车牌识别过程包括图像采集、预处理、车牌定位、字符分割、字符识别、结果输出等一系列算法运算，其运行流程如下图所示： 图像采集： 通过高清摄像抓拍主机对卡口过车或车辆违章行为进行实时、不间断记录、采集。 预处理： 图片质量是影响车辆识别率高低的关键因素，因此，需要对高清摄像抓拍主机采集到的原始图像进行噪声过滤、自动白平衡、自动曝光以及伽马校正、边缘增强、对比度调整等处理。

车牌定位： 车牌定位的准确与否直接决定后面的字符分割和识别效果，是影响整个车牌识别率的重要因素。其核心是纹理特征分析定位算法，在经过图像预处理之后的灰度图像上进行行列扫描，通过行扫描确定在列方向上含有车牌线段的候选区域，确定该区域的起始行坐标和高度，然后对该区域进行列扫描确定其列坐标和宽度，由此确定一个车牌区域。通过这样的算法可以对图像中的所有车牌实现定位。 字符分割： 在图像中定位出车牌区域后，通过灰度化、灰度拉伸、二值化、边缘化等处理，进一步精确定位字符区域，然后根据字符尺寸特征提出动态模板法进行字符分割，并将字符大小进行归一化处理。 字符识别： 对分割后的字符进行缩放、特征提取，获得特定字符的表达形式，然后通过分类判别函数和分类规则，与字符数据库模板中的标准字符表达形式进行匹配判别，就可以识别出输入的字符图像。 结果输出：将车牌识别的结果以文本格式输出。

车牌识别技术的实现原理和实现方式 车辆牌照的识别是基于图像分割和图像识别理论，对含有车辆号牌的图像进行分析处理，从而确定牌照在图像中的位置，并进一步提取和识别出文本字符。 识别步骤概括为：车牌定位、车牌提取、字符识别。三个步骤地识别工作相辅相成，各自的有效率都较高，整体的识别率才会提高。识别速度的快慢取决于字符识别，字符的识别目前的主要应用技术为比对识别样本库，即将所有的字符建立样本库，字符提取后通过比对样本库实现字符的判断，识别过程中将产生可信度、倾斜度等中间结果值；另一种是基于字符结构知识的字符识别技术，更加有效的提高识别速率和准确率，适应性较强。 车牌识别系统实现的方式主要分为两种：一种是静态图像图片的识别，另一种是动态视频流的实时识别。静态图像识别技术的识别有效率较大程度上受限于图像的抓拍质量，为单帧图像识别，目前市场产品识别速度平均为200毫秒；而动态视频流的识别技术适应性较强，识别速度快，它实现了对视频每一帧图像进行识别，增加识别比对次数，择优选取车牌号，关键在于较少的受到单帧图像质量的影响，目前市场产品识别较好的时间为10毫秒。