本文目录导读：
车牌识别技术作为一种重要的智能交通技术，广泛应用于停车场管理、高速公路收费、交通监控等领域，本文将为您详细解析车牌识别主程序图的构建过程，帮助您从零开始学习并掌握这一技能。
目标读者
本文适合以下读者阅读：
1、对车牌识别技术感兴趣的初学者；
2、想要了解车牌识别系统架构的进阶用户；
3、从事智能交通领域相关工作的人员。
准备工作
1、硬件环境：一台计算机，推荐配置为Intel Core i5及以上处理器，8GB及以上内存，NVIDIA GeForce GTX 1060及以上显卡。
2、软件环境：Windows 10操作系统，Python 3.6及以上版本，OpenCV 3.4.2及以上版本，TensorFlow 1.15及以上版本。
3、数据集：车牌图片数据集，包含不同角度、光照、天气条件下的车牌图片。
车牌识别主程序图构建步骤
1、数据预处理
（1）读取图片：使用OpenCV库读取车牌图片数据集。
import cv2
import os
def read_image(image_path):
image = cv2.imread(image_path)
return image
示例：读取第一张图片
image_path = "data/plate_images/000001.jpg"
image = read_image(image_path)（2）图像灰度化：将图片转换为灰度图，方便后续处理。
def convert_to_gray(image):
gray_image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
return gray_image
示例：将读取的图片转换为灰度图
gray_image = convert_to_gray(image)（3）图像二值化：将灰度图转换为二值图，便于提取车牌区域。
def convert_to_binary(image):
_, binary_image = cv2.threshold(image, 128, 255, cv2.THRESH_BINARY)
return binary_image
示例：将灰度图转换为二值图
binary_image = convert_to_binary(gray_image)2、车牌区域定位
（1）边缘检测：使用Canny算法检测车牌边缘。
def edge_detection(image):
edges = cv2.Canny(image, 50, 150)
return edges
示例：对二值图进行边缘检测
edges = edge_detection(binary_image)（2）轮廓检测：找出边缘检测后的轮廓。
def find_contours(edges):
contours, _ = cv2.findContours(edges, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
return contours
示例：找出二值图中的轮廓
contours = find_contours(edges)（3）轮廓筛选：筛选出符合车牌形状的轮廓。
def filter_contours(contours):
plate_contours = []
for contour in contours:
area = cv2.contourArea(contour)
perimeter = cv2.arcLength(contour, True)
aspect_ratio = perimeter / area
if 0.4 < aspect_ratio < 1.0:
plate_contours.append(contour)
return plate_contours
示例：筛选出车牌轮廓
plate_contours = filter_contours(contours)3、车牌字符分割
（1）轮廓投影：计算轮廓的垂直投影，得到车牌的上下边界。
def project_contour(contour):
x, y, w, h = cv2.boundingRect(contour)
vertical_projection = contour[:, :, 1]
return vertical_projection
示例：计算车牌轮廓的垂直投影
vertical_projection = project_contour(plate_contours[0])（2）字符分割：根据垂直投影，将车牌分割成单个字符。
def split_characters(contour):
x, y, w, h = cv2.boundingRect(contour)
characters = []
for i in range(h):
character = contour[:, i]
characters.append(character)
return characters
示例：分割车牌字符
characters = split_characters(plate_contours[0])4、字符识别
（1）特征提取：使用卷积神经网络（CNN）提取字符特征。
import tensorflow as tf
def extract_features(character):
# 构建CNN模型，提取特征
model = tf.keras.Sequential([
tf.keras.layers.Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(28, 28, 1)),
tf.keras.layers.MaxPooling2D((2, 2)),
tf.keras.layers.Flatten(),
tf.keras.layers.Dense(128, activation='relu'),
tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax')
])
model.compile(optimizer='adam', loss='sparse_categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])
# 加载预训练模型
model.load_weights('model.h5')
# 提取特征
feature = model.predict(character.reshape(28, 28, 1))
return feature
示例：提取字符特征
feature = extract_features(characters[0])（2）字符识别：根据特征进行字符识别。
def recognize_character(feature):
# 根据特征进行字符识别
index = tf.argmax(feature).numpy()
return index
示例：识别字符
character = recognize_character(feature)本文详细介绍了车牌识别主程序图的构建过程，包括数据预处理、车牌区域定位、车牌字符分割和字符识别等步骤，通过学习本文，您将能够从零开始构建一个简单的车牌识别系统，希望本文对您有所帮助！