基于OpenCV与OCR的车牌识别系统

吴晓华 付相祥 杨思怡

编者按：针对人工检查记录车辆费时费力等问题，文章提出了基于OpenCV与OCR的车牌识别系统。首先采用了图像预处理的方法对图像进行灰度处理以及边缘检测;再通过形态学的开运算闭运算、膨胀腐蚀提高车牌定位的效率;最后利用字符的统一性，用垂直投影区域来对车牌进行分割并识别。

引言

针对越来越多人不遵守交通规则，交通事故不断增加这一现象，单纯通过人工检查记录通过车辆费时费力，因此建立了车牌识别系统。车牌识别系统（LPR）是交通智能系统中的核心技术之一，在停车场、高速公路、城市交通等领域起着重要作用，通过对监控视频图像进行逐帧获取车牌图像后再进行识别。车牌识别系统主要包括了图像输入、车牌定位、文字提取、文字分割以及文字输出。

图像预处理

图像预处理的目的是为了将车辆图像中的一些无关信息处理掉方便后期进行分析。基本步骤分为图像灰度处理、图像滤波、阈值分割、边缘检测五个部分。

图像灰度处理

由于在视频图像获取的过程中，可能受到天气、光线等因素，对车牌图像产生一定的影响，图像的明暗程度不同，会造成二值化阈值设定困难，所以要将图像进行预处理。预处理主要包括了图像去噪、灰度处理以及平滑处理。

彩色图像转换为灰度图像一般采用加权的方法转换，R、G、B的比一般为3：6：1。任何颜色都是由红、绿、蓝三个基本颜色组成，假设原来某点的颜……