基于树莓派的汽车车牌识别系统_基于树莓派的车牌识别

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文章目录

• • 一项目简介
• 二、技术说明
• 三、功能介绍
• • 3.1 系统功能结构设计
  • 3.2车牌字符分割
  • 3.2.1 车牌字符分割方法简述
  • 3.2.2 本文分割算法
• 四、系统实现
• 五. 参考文献
• 六、 文章目录

一项目简介

  在现在这个社会发展中识别车牌的这个阶段中，其中最集中和有效的内容是车牌图像分割字符技术和车牌图像提取技术。在本论文中具体的说明了一种二值化分析识别车牌的算法介绍。在设计中是在内存为64M大小，其平台是matlab，从把具体图像放进去到再到识别车牌图像，其反应的平均时间是0.8秒左右，这就很充分地说明了该方法的可执行性。智能交通系统中较为重要的成分之一是车牌识别，它可以在相应的图像中把其中的车牌进行分析然后提取出来，然后将字符图像进行自动分割，然后来识别字符。在国外的一些国家因为很早就发展了收费停车场与高速公路，所以他们在很早之前就具备了图像提取的自动系统。可是车牌的识别系统往往是将车牌所处于的特定环境和特定要求来作为导向，然后因为不同的国家都有着不同的车牌样式，所有不同国家的车牌都有不同的排版格局。

关键词：车牌识别；图像提取；分割技术 ，

二、技术说明

技术简单说明
开发语言：Python
框架：flask
Python版本：python3.7.7
数据库：mysql 5.7（一定要5.7版本）
数据库工具：Navicat11
开发软件：PyCharm
浏览器：谷歌浏览器

三、功能介绍

3.1 系统功能结构设计

  
根据现实需要，此系统我们设计出一下功能，主要有以下功能模板。
前台功能：车牌识别、图片工具、总体预览。
在系统的功能设计方面，树莓派的汽车车牌识别系统的设计目标是便于车牌识别，基本业务需求的基本用例，如图3-1所示。

图3-1 管理员用例图

3.2车牌字符分割

3.2.1 车牌字符分割方法简述

  为了辨认出车牌字符，必须先对车牌进行定位，然后从已经辨认出的车牌的图像中识别出字符。先对车牌定位可以对车牌中字符的整体位置进行确认，这样就缩小了对字符识别的区域，此后只需要在相对小的图像中识别出具体字符的区域，对此区域进行精准定位，得到每个字符的图像，最后将这些字符的信息作为输入数据，以最终识别出车牌信息。
直接分割方法
  有很多种用于字符分割的方法，其中直接分割法是使用最普遍也最有效的一种方法，它也被叫做基于图像特征的分割方法。直接分割法它的原理是这样的ÿ