【车牌识别】模板匹配新能源、轿车、货车车牌识别【含GUI Matlab源码 2169期】

⛄一、模板匹配车牌识别简介

1 系统整体设计
车牌识别系统包括4个步骤:车牌定位 (包括识别图像中的车牌位置并将其分割) 、图像处理、字符分割与字符识别, 如图1所示。车牌定位的主要功能是从图像中可能包含车牌的候选区域中定位车牌区域;图像处理的功能是强化车牌关键特征;字符分割的功能是将车牌字符从检测到的车牌区域背景中分离出来;字符识别的功能是用已知字符识别分割得到的字符。

图1 车牌识别系统

2 车牌定位算法
车牌定位是车牌识别算法的第一步。颜色特征在定位和识别系统中起着重要作用, 车牌区域的颜色具有显著特征。采用横向扫描和纵向扫描的车牌定位算法。车牌区域的搜索有时会受车辆本身一些广告和商标等图案的干扰, 而车牌区域在图像中的位置一般比这些干扰所在的位置低。因此, 通过从下至上搜索车牌区域可有效地减少这些干扰。扫描得出的区域可能不止一个, 再根据该区域的长宽比例和蓝白色的比例, 验证是否为车牌区域。车牌区域定位和分割过程通过颜色范围定义、行列扫描的方式实现。Y方向对应行, X方向对应列, 具体过程如下:

(1) Y方向:对每一个像素进行分析, 统计满足条件的像素所在行对应的个数。找到所有蓝点较多的行, 向上追溯, 直到车牌候选区域上边界PY1;向下追溯, 直到车牌区域下边界PY2, 对车牌区域进行修正, 得到Y方向的车牌候选区域。

(2) X方向:统计满足条件的像素所在列对应的个数。找到车牌候选区域的左边界PX1和右边界PX2, 对候选区域进行修正。

(3) 同理提取其余蓝色点较多的区域