摘要：近些年来随着人们的生活水平的提高，交通问题也就层出不穷，而随着科技的发展，智能交通运输系统显得格外重要，因此对于图像的处理要求就更加严格，尤其是对运动的、夜间的还是各种恶劣环境下的车牌图像的处理。这样就要求对车牌照进行准确的处理。对车牌的研究不仅应用于智能交通，还可以延伸到其他高科技尖端行业例如：人工智能、医学检测等方面。

当前市面上的车牌管理系统存在很多不足：不便于操作，需要专业人员进行操作；计算机入门人员很难进行操作；一些操作会导致程序的崩溃。本平台是一个基于OpenCV的车牌识别系统，易于实现、操作简单便于新手操作、具有普适大众的优点。

在此系统中我们对车牌进行了车牌提取、倾斜矫正、字符分割和字符识别的处理，具体方案如下：

（1）车牌提取：就是对车牌的照片进行处理，例如边缘检测，二值化等操作。

（2）倾斜矫正：就是对其他突发状况下的车牌进行自动矫正。

（3）字符分割：论述了常用的车牌字符分割与字符识别方法,对车牌进行字符分割操作。

（4）字符识别：对分割好的字符进行识别。

 

关键词：车牌识别；OpenCV；图像处理

 

目录

摘要

Abstract

引   言-1

1  绪论-2

1.1  研究背景-2

1.2  研究现状-2

1.3  研究意义-3

1.4  本章小结-3

2  车牌识别系统的技术简介-4

2.1  OpenCV简介-4

2.1.1  OpenCV简介-4

2.1.2  OpenCV发展历程-4

2.2  PHP技术简介-5

2.3  HTML5+CSS3技术-5

2.4  MySQL技术简介-5

2.5  本章小结-5

3  车牌识别系统的系统分析-7

3.1  可行性分析-7

3.1.1  操作可行性-7

3.1.2  技术可行性-7

3.3.3  经济可行性-7

3.2  需求分析-7

3.2.1  系统目标设计-7

3.2.2  系统功能描述-7

3.3  本章小结-8

4  系统概要设计-9

4.1  数据库设计-9

4.1.1  实体-9

4.1.2  E-R图-9

4.1.3  数据表结构-12

4.2  数据库连接PHP和MYSQL-13

4.3  车牌识别操作-14

4.3.1  车牌照定位功能-14

4.3.2  车牌照字符分割-14

4.3.3  车牌照字符识别-14

4.4  本章小结-14

5  系统详细设计-15

5.1  系统设计流程图-15

5.1.1  图像处理模块设计流程图-15

5.1.2  图像存储和收集模块-15

5.2  系统设计详情-16

5.2.1  图像处理基本工作原理-16

5.2.2  图像处理基本步骤-17

5.3  系统页面及核心代码-18

5.3.1  系统管理界面-18

5.3.2  车牌识别界面-19

5.3.3  核心部分代码-22

5.4  本章小结-27

6  系统测试-28

6.1  实例测试-28

6.2  应用测试-29

6.3  本章小结-30

7  结论与展望-31

7.1  结论-31

7.2  展望-31

参考文献-32

致    谢-33