CN108108735A - 一种汽车车牌号自动识别方法 - Google Patents

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王承刚
钱峰
邢珊
鞠修勇
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    • G06V30/10—Character recognition
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    • G—PHYSICS
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    • G06V20/625—License plates

Abstract

一种汽车车牌号自动识别方法，属于车牌识别技术领域。技术方案：读入所有模型图像，对图像进行二值化处理，从二值图像中检索轮廓；读入需要识别的汽车车牌号图像，对图像进行二值化处理，从二值图像中检索轮廓；循环汽车车牌号图像轮廓信息，在循环中检测，切割数字/字母轮廓，与模型图像大小一致，切割后的图像与模型图像对应像素点值相减，计算所得图片整个图片的像素点值的平方和，所述平方和最小的一组对应的模型图像即为待识别的数字/字母。有益效果是：本发明所述的汽车车牌号自动识别方法提高了作业的稳定性和高效性、克服了人工手工作业的各种缺陷，节约了作业人员数量。

Description

一种汽车车牌号自动识别方法
技术领域
本发明属于车牌识别技术领域，尤其涉及一种汽车车牌号自动识别方法。
背景技术
汽车牌照号码是车辆的唯一“身份”标识，牌照自动识别技术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，在公路收费、停车管理、称重系统、交通诱导、交通执法、公路稽查、车辆调度、车辆检测等场合都需要进行车牌号的识别。以往的汽车车牌号识别只能依靠人工作业，作业手工化、作业难度大，人工作业易视疲劳、易误操作。
发明内容
为了解决现有技术中依靠人工作业，作业手工化、作业难度大，人工作业易视疲劳、易误操作的问题，本发明提供一种汽车车牌号自动识别方法，该方法提高了作业的稳定性和高效性、克服了人工手工作业的各种缺陷，节约了作业人员数量。
技术方案如下：
一种汽车车牌号自动识别方法，步骤如下：
S1、在固定的距离、高度架子上放摄像头，调整成固定的灯光，拍摄汽车车牌号图片，保证拍摄每个汽车车牌号时的距离、高度、采光都一致；
S2、根据样本选取模型训练产生数字分类器，所述样本采用通用的数字样本库或者针对应用场景而制作的专门训练样本；
S3、读入所有模型图像，对图像进行二值化处理，从二值图像中检索轮廓，返回检索到的轮廓个数；
S4、读入需要识别的汽车车牌号图像，对图像进行二值化处理，从二值图像中检索轮廓，返回检索到的轮廓个数；
S5、循环汽车车牌号图像轮廓信息，在循环中检测，获取的每个数字/字母轮廓左上角坐标和宽高范围，切割数字/字母轮廓，与模型图像大小一致，切割后的图像与模型图像对应像素点值相减，计算所得图片整个图片的像素点值的平方和，所述平方和最小的一组对应的模型图像即为待识别的数字/字母。
进一步的，使用cvLoadImage从指定文件夹读入所有图像模板数据，使用cvThreshold先进性灰度图像处理，继而进行阈值操作得到二值图像，阈值是100，使用cvFindContours从二值图像中检索轮廓。
进一步的，使用cvLoadImage读入需要识别的汽车车牌号图像，使用cvThreshold先进性灰度图像处理，继而进行阈值操作得到二值图像，阈值是98，使用cvFindContours从二值图像中检索轮廓。
进一步的，步骤S5使用OPenCV函数cvMatchShapes实现。
进一步的，识别完所有数字/字母后，定义一个二维数组，一维用来存储识别出的数字/字母，二维用来存储该数字的横坐标，根据横坐标重新排序，列出识别出的数据。
本发明的有益效果是：
本发明所述的一种汽车车牌号自动识别方法提高了作业的稳定性和高效性、克服了人工手工作业的各种缺陷，节约了作业人员数量。
具体实施方式
实施例1
一种汽车车牌号自动识别方法，步骤如下：
S1、采集汽车车牌号图像；
S2、根据样本选取模型训练产生数字分类器；
S3、读入所有模型图像，对图像进行二值化处理，从二值图像中检索轮廓，返回检索到的轮廓个数；
S4、读入需要识别的汽车车牌号号图像，对图像进行二值化处理，从二值图像中检索轮廓，返回检索到的轮廓个数；
S5、循环汽车车牌号图像轮廓信息，在循环中检测，切割数字/字母轮廓，与模型图像大小一致，切割后的图像与模型图像对应像素点值相减，计算所得图片整个图片的像素点值的平方和，所述平方和最小的一组对应的模型图像即为待识别的数字/字母。
实施例2
一种汽车车牌号自动识别方法，步骤如下：
S1、在固定的距离、高度架子上放摄像头，调整成固定的灯光，拍摄汽车车牌号图片，保证拍摄每个汽车车牌号时的距离、高度、采光都一致；
S2、根据样本选取模型训练产生数字分类器，所述样本采用通用的数字样本库；
S3、使用cvLoadImage从指定文件夹读入所有图像模板数据，使用cvThreshold先进性灰度图像处理，继而进行阈值操作得到二值图像，阈值是100，使用cvFindContours从二值图像中检索轮廓，返回检索到的轮廓个数；
S4、使用cvLoadImage读入需要识别的汽车车牌号图像，使用cvThreshold先进性灰度图像处理，继而进行阈值操作得到二值图像，阈值是98，使用cvFindContours从二值图像中检索轮廓，返回检索到的轮廓个数；
S5、循环汽车车牌号图像轮廓信息，在循环中检测，获取的每个数字/字母轮廓左上角坐标和宽高范围，切割数字/字母轮廓，与模型图像大小一致，切割后的图像与模型图像对应像素点值相减，计算所得图片整个图片的像素点值的平方和，所述平方和最小的一组对应的模型图像即为待识别的数字/字母。步骤S5使用OPenCV函数cvMatchShapes实现。
识别完所有数字/字母后，定义一个二维数组，一维用来存储识别出的数字/字母，二维用来存储该数字的横坐标，根据横坐标重新排序，列出识别出的数据。
实施例3
一、车牌号视觉检测：
本实施例主要是使用OpenCV数字识别检测汽车车牌号，包含以下步骤：
1.获取图片；
2.收集数字图片模板；
3.使用系统分析出图片中数字。
二、工作过程：
程序采用Microsoft Visual Studio 2012与OpenCV3.0在Windows 7-64位旗舰版系统下开发完成。并在Windows 7-64位系统下测试可用。
首先图片是需要在固定的距离、高度架子上放摄像头，调整成固定的灯光，拍摄成图片后，然后使用本系统识别图片中数字。前期一定要保证距离、高度、采光都统一方可。
技术要求及参数：
1.前期准备工作：官网(https://opencv.org/)下载最新版OpenCV,本系统使用3.0版本；
配置环境变量：在本机环境变量-系统变量-path后边添加；D:\Program
Files\OpenCV3.0\opencv\build\x86\vc12\bin；D:\Program
Files\OpenCV3.0\opencv\build\x64\vc12\bin
此64为编译环境是win32编译还是win64编译
2.准备模板：根据样本，选取模型训练产生数字分类器。这里的样本可以是通用的数字样本库(如NIST等)，也可以是针对应用场景而制作的专门训练样本。前者优在泛化性，后者强在准确率，将两者结合，即在通用数字库基础上做修改。
3.分析汽车车牌号
(1)模板读入，使用cvLoadImage从指定文件夹读入所有图像模板数据，使用cvThreshold二值化图像，即对灰度图像进行阈值操作得到二值图像，阈值是100，使用cvFindContours从二值图像中检索轮廓，并返回检测到的轮廓的个数，这里只需要检索最外面的轮廓。
(2)车牌号图片处理：同样使用cvLoadImage读入需要识别的图片以灰度图像读取；使用cvThreshold二值化图像，阈值是98，使用cvFindContours从二值图像中检索轮廓，并返回检测到的轮廓的个数，这里需要检索所有的轮廓。
(3)车牌号轮廓处理：轮廓信息循环，在循环中检测，每个获取的数字轮廓左上角坐标和宽高范围，切割的数字轮廓选取大小和模板一样的大小，然后让需要匹配的图分别和模板相减，两个图片对应像素点值相减，然后求返回图片的整个图片的像素点值得平方和，和哪个模板匹配时候返回图片的平方和最小则就可以得到结果，使用OPenCV函数cvMatchShapes实现。
(4)数字整理：定义一个二维数组，一维用来存储识别出的数字，二维用来存储该数字的横坐标，对比完会发现分割图像时查找数字轮廓并不是按顺序来的，需要再根据横坐标重新排序，列出识别出的数据。
实施例4
本发明适用于识别在汽车车牌号的识别检测，也可扩展用于其他零件打刻字符序列号的识别。
以上所述，仅为本发明较佳的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明披露的技术范围内，根据本发明的技术方案及其发明构思加以等同替换或改变，都应涵盖在本发明的保护范围之内。

Claims (5)

1.一种汽车车牌号自动识别方法，其特征在于，步骤如下：
S1、在固定的距离、高度架子上放摄像头，调整成固定的灯光，拍摄汽车车牌号图片，保证拍摄每个汽车车牌号时的距离、高度、采光都一致；
S2、根据样本选取模型训练产生数字分类器，所述样本采用通用的数字样本库或者针对应用场景而制作的专门训练样本；
S3、读入所有模型图像，对图像进行二值化处理，从二值图像中检索轮廓，返回检索到的轮廓个数；
S4、读入需要识别的汽车车牌号图像，对图像进行二值化处理，从二值图像中检索轮廓，返回检索到的轮廓个数；
S5、循环汽车车牌号图像轮廓信息，在循环中检测，获取的每个数字/字母轮廓左上角坐标和宽高范围，切割数字/字母轮廓，与模型图像大小一致，切割后的图像与模型图像对应像素点值相减，计算所得图片整个图片的像素点值的平方和，所述平方和最小的一组对应的模型图像即为待识别的数字/字母。
2.如权利要求1所述的汽车车牌号自动识别方法，其特征在于，使用cvLoadImage从指定文件夹读入所有图像模板数据，使用cvThreshold先进性灰度图像处理，继而进行阈值操作得到二值图像，阈值是100，使用cvFindContours从二值图像中检索轮廓。
3.如权利要求1所述的汽车车牌号自动识别方法，其特征在于，使用cvLoadImage读入需要识别的汽车车牌号图像，使用cvThreshold先进性灰度图像处理，继而进行阈值操作得到二值图像，阈值是98，使用cvFindContours从二值图像中检索轮廓。
4.如权利要求1所述的汽车车牌号自动识别方法，其特征在于，步骤S5使用OPenCV函数cvMatchShapes实现。
5.如权利要求1所述的汽车车牌号自动识别方法，其特征在于，识别完所有数字/字母后，定义一个二维数组，一维用来存储识别出的数字/字母，二维用来存储该数字的横坐标，根据横坐标重新排序，列出识别出的数据。
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Cited By (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN109582812A (zh) * 2018-11-21 2019-04-05 安徽云融信息技术有限公司 一种用于计算机图像的检索方法
CN110211248A (zh) * 2019-05-16 2019-09-06 苏州天华信息科技股份有限公司 一种基于微信模块的门禁通行系统及方法
CN110659632A (zh) * 2019-09-29 2020-01-07 公安部交通管理科学研究所 基于图像块赋值的交通技术监控设备机动车号牌识别性能测试系统及方法
CN110780113A (zh) * 2019-10-30 2020-02-11 高新兴科技集团股份有限公司 智能电表的读数自动核查方法、系统、存储介质及设备
CN112801098A (zh) * 2019-11-14 2021-05-14 临沂市拓普网络股份有限公司 一种基于轮廓技术的数学符号识别方法

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
EP1600889A1 (en) * 2004-05-21 2005-11-30 Samsung Electronics Co., Ltd. Apparatus and method for extracting character(s) from image
CN102364496A (zh) * 2011-11-24 2012-02-29 无锡慧眼电子科技有限公司 一种基于图像分析的汽车车牌自动识别方法及系统
CN105809166A (zh) * 2016-03-04 2016-07-27 深圳市佳信捷技术股份有限公司 车牌识别方法、装置及系统
CN106709530A (zh) * 2017-01-17 2017-05-24 中国科学院上海高等研究院 基于视频的车牌识别方法

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
EP1600889A1 (en) * 2004-05-21 2005-11-30 Samsung Electronics Co., Ltd. Apparatus and method for extracting character(s) from image
CN102364496A (zh) * 2011-11-24 2012-02-29 无锡慧眼电子科技有限公司 一种基于图像分析的汽车车牌自动识别方法及系统
CN105809166A (zh) * 2016-03-04 2016-07-27 深圳市佳信捷技术股份有限公司 车牌识别方法、装置及系统
CN106709530A (zh) * 2017-01-17 2017-05-24 中国科学院上海高等研究院 基于视频的车牌识别方法

Cited By (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN109582812A (zh) * 2018-11-21 2019-04-05 安徽云融信息技术有限公司 一种用于计算机图像的检索方法
CN110211248A (zh) * 2019-05-16 2019-09-06 苏州天华信息科技股份有限公司 一种基于微信模块的门禁通行系统及方法
CN110659632A (zh) * 2019-09-29 2020-01-07 公安部交通管理科学研究所 基于图像块赋值的交通技术监控设备机动车号牌识别性能测试系统及方法
CN110659632B (zh) * 2019-09-29 2022-08-12 公安部交通管理科学研究所 基于图像块赋值的交通技术监控设备机动车号牌识别性能测试系统及方法
CN110780113A (zh) * 2019-10-30 2020-02-11 高新兴科技集团股份有限公司 智能电表的读数自动核查方法、系统、存储介质及设备
CN112801098A (zh) * 2019-11-14 2021-05-14 临沂市拓普网络股份有限公司 一种基于轮廓技术的数学符号识别方法
CN112801098B (zh) * 2019-11-14 2023-01-10 临沂市拓普网络股份有限公司 一种基于轮廓技术的数学符号识别方法

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