编号：A566
大小：18M
环境：Python3.10、OpenCV4.7、PyCharm
简介：本项目为基于Python和Opencv实现车牌识别系统，实现对汽车车牌的准确识别。根据车牌识别过程，将整个系统分为五部分，分别是预处理、车牌定位、车牌矫正、字符分割、字符识别五部分。本文的研究思路主要从这五部分内容展开研究。
实现基于图像处理技术的车牌识别算法，搭建控制的软件系统，实现对不同车牌照片的识别，并将识别结果显示在软件界面中。图像的预处理主要有图像灰度化、高斯滤波和中值滤波以及对图像裁剪。在车牌定位中采用基于颜色特征辅助定位车牌，系统中对蓝色的汽车车牌进行识别，可以定位到汽车车牌所处的位置。对颜色识别后的图像采用基于颜色轮廓定位车牌，求取蓝色车牌轮廓位置的外界矩形，并对外接矩形区域轮廓进行裁剪，获得车牌位置图像。车牌矫正为对倾斜的车牌图像进行矫正的方法，具体过程为首先对图像二值化处理和边缘检测，然后对图像进行霍夫变换检测直线，根据直线的倾斜角对图像进行矫正。为解决车牌边界处边框和铆钉对识别精度的影响，需要去除边框和铆钉，首先对图像车牌图像进行二值化处理，然后统计并记录车牌从上到下每一列白色像素的总和以及黑色像素的总和，根据像素的值对二值化后的车牌图像的上下边界进行裁剪，去除边框和铆钉区域。字符分割根据字符的像素间距对不同字符进行分割处理，获得单个字符进行字符识别。字符识别采用模板匹配的方法对分割的字符逐一进行匹配，最终完成车牌检测的整个过程。

运行展示

配套文件

我们提供完整项目文件清单如下：
文件目录
├ 1.项目源码
├ 2.运行截图
└ 3.演示视频