【W2】本科毕业论文：基于OpenCV视觉库提取并识别车牌号码系统的设计与实现

文档编号：W2

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车牌识别是计算机视觉领域应用的代表，是智能交通、智慧城市的重要组成部分。随着国内城市化进程发展加快，个人汽车的增加，交通压力会越来越重，因此智能交通将是未来交通发展的大方向。而智能车牌识别系统作为智能交通体系中的核心，也将会不断的更新发展。

本文针对车牌识别，在设计中主要是以开源计算机视觉库（OpenCV）为基础，对目标图像进行过滤、提取操作，再使用人工神经网络的多层感知器对所提取图像进行识别，从而实现从目标图像中车牌号码识别的功能。设计中主要实现了两大功能模块，一个是对提供图像中车牌号码区域的提取功能，另一个是对提取出的车牌区域进行字符分隔和识别的功能。

程序是使用C++语言以及OpenCV函数库编写，利用程序获取到相应路径下的目标图像，再经过程序处理后，最终在命令行窗口输出车牌号码（没有可视化的界面，设计是以纯代码实现）。在程序设计中，针对车牌提取程序中使用了矩形区域中心点筛选算法来确定车牌在图像中的位置；针对号码识训练样本使用矩阵存储数据，使用BP算法矩形进行字符预测。

关键词：计算机视觉；人工神经网络；多层感知器；OpenCV

目    录

第1章 绪  论 1

1.1 相关技术简介 1

1.1.1 人工神经网络 1

1.1.2 图像处理 1

1.1.3 OpenCV 2

1.2 系统开发目的和意义 2

1.3 系统开发工具 2

第2章 需求分析 3

2.1 业务需求 3

2.2 用户需求 3

2.3 功能需求 4

第3章 系统设计 5

3.1 模块设计 5

3.2 流程设计 5

3.2.1 图像车牌获取 5

3.2.2 车牌号码识别 6

第4章 系统实现 8

4.1感兴趣区域提取 8

4.2 滤波操作 8

4.2.1 噪声 8

4.2.2 滤波处理 9

4.2.3 双边滤波 9

4.3 图像灰度化 11

4.3.1 灰度图 11

4.3.2 像素灰度化 11

4.4 图像二值化 13

4.4.1 二值化 13

4.4.2 二值化处理 13

4.5 边缘检测 14

4.5.1 高频滤波 14

4.5.2 Canny 14

4.5.3 图像边缘检测 14

4.6 轮廓的选取与描述 15

4.6.1 轮廓的选取 15

4.6.2 轮廓的筛选 16

4.7 确定图像ROI 17

4.7.1 目标矩形区域的筛选 17

4.7.3 确定感兴趣区域 19

4.7.4 图像字符分隔 20

4.8 人工神经网络参数设置 21

4.9 神经网络的训练 21

4.9.1训练样本 21

4.9.2参数设置 22

4.9.3训练神经网络 23

4.10 神经网络识别结果 23

第5章 系统测试 25

5.1 测试方式 25

5.2 测试数据 25

5.3 测试结果 25

5.4 系统局限性分析 26

总    结 27

参考文献 28

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