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車牌識別是計算機(jī)視覺領(lǐng)域應(yīng)用的代表，是智能交通、智慧城市的重要組成部分。隨著國內(nèi)城市化進(jìn)程發(fā)展加快，個人汽車的增加，交通壓力會越來越重，因此智能交通將是未來交通發(fā)展的大方向。而智能車牌識別系統(tǒng)作為智能交通體系中的核心，也將會不斷的更新發(fā)展。

本文針對車牌識別，在設(shè)計中主要是以開源計算機(jī)視覺庫（OpenCV）為基礎(chǔ)，對目標(biāo)圖像進(jìn)行過濾、提取操作，再使用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的多層感知器對所提取圖像進(jìn)行識別，從而實現(xiàn)從目標(biāo)圖像中車牌號碼識別的功能。設(shè)計中主要實現(xiàn)了兩大功能模塊，一個是對提供圖像中車牌號碼區(qū)域的提取功能，另一個是對提取出的車牌區(qū)域進(jìn)行字符分隔和識別的功能。

程序是使用C++語言以及OpenCV函數(shù)庫編寫，利用程序獲取到相應(yīng)路徑下的目標(biāo)圖像，再經(jīng)過程序處理后，最終在命令行窗口輸出車牌號碼（沒有可視化的界面，設(shè)計是以純代碼實現(xiàn)）。在程序設(shè)計中，針對車牌提取程序中使用了矩形區(qū)域中心點(diǎn)篩選算法來確定車牌在圖像中的位置；針對號碼識訓(xùn)練樣本使用矩陣存儲數(shù)據(jù)，使用BP算法矩形進(jìn)行字符預(yù)測。

關(guān)鍵詞：計算機(jī)視覺；人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；多層感知器；OpenCV

目    錄

第1章 緒  論 1

1.1 相關(guān)技術(shù)簡介 1

1.1.1 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 1

1.1.2 圖像處理 1

1.1.3 OpenCV 2

1.2 系統(tǒng)開發(fā)目的和意義 2

1.3 系統(tǒng)開發(fā)工具 2

第2章 需求分析 3

2.1 業(yè)務(wù)需求 3

2.2 用戶需求 3

2.3 功能需求 4

第3章 系統(tǒng)設(shè)計 5

3.1 模塊設(shè)計 5

3.2 流程設(shè)計 5

3.2.1 圖像車牌獲取 5

3.2.2 車牌號碼識別 6

第4章 系統(tǒng)實現(xiàn) 8

4.1感興趣區(qū)域提取 8

4.2 濾波操作 8

4.2.1 噪聲 8

4.2.2 濾波處理 9

4.2.3 雙邊濾波 9

4.3 圖像灰度化 11

4.3.1 灰度圖 11

4.3.2 像素灰度化 11

4.4 圖像二值化 13

4.4.1 二值化 13

4.4.2 二值化處理 13

4.5 邊緣檢測 14

4.5.1 高頻濾波 14

4.5.2 Canny 14

4.5.3 圖像邊緣檢測 14

4.6 輪廓的選取與描述 15

4.6.1 輪廓的選取 15

4.6.2 輪廓的篩選 16

4.7 確定圖像ROI 17

4.7.1 目標(biāo)矩形區(qū)域的篩選 17

4.7.3 確定感興趣區(qū)域 19

4.7.4 圖像字符分隔 20

4.8 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)設(shè)置 21

4.9 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練 21

4.9.1訓(xùn)練樣本 21

4.9.2參數(shù)設(shè)置 22

4.9.3訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 23

4.10 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識別結(jié)果 23

第5章 系統(tǒng)測試 25

5.1 測試方式 25

5.2 測試數(shù)據(jù) 25

5.3 測試結(jié)果 25

5.4 系統(tǒng)局限性分析 26

總    結(jié) 27

參考文獻(xiàn) 28

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 └ 基于OpenCV視覺庫提取并識別車牌號碼系統(tǒng)的設(shè)計與實現(xiàn).docx