本文目录导读：
随着科技的不断发展，停车厂系统识别车牌已经成为提升停车效率、减少人工成本的重要手段，本文将详细介绍如何构建一个停车厂系统，实现车牌的自动识别，本文适合初学者和进阶用户阅读，旨在帮助读者从零开始，逐步掌握这一技能。
准备工作
1、硬件设备
- 高清摄像头：用于捕捉车牌图像。
- 服务器：用于处理车牌图像和存储数据。
- 显示器：用于实时查看识别结果。
2、软件环境
- 操作系统：如Windows Server、Linux等。
- 开发工具：如Visual Studio、Eclipse等。
- 编程语言：如Python、Java等。
3、数据集
- 收集大量的车牌图像，用于训练和测试识别模型。
车牌图像预处理
1、图像采集
- 使用摄像头捕捉停车场的车牌图像。
- 确保图像清晰，车牌在图像中占比较大。
2、图像灰度化
- 将彩色图像转换为灰度图像，降低计算复杂度。
- 示例代码（Python）：
import cv2
image = cv2.imread('license_plate.jpg')
gray_image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
cv2.imwrite('gray_license_plate.jpg', gray_image)3、图像二值化
- 将灰度图像转换为二值图像，便于后续处理。
- 示例代码（Python）：
_, binary_image = cv2.threshold(gray_image, 128, 255, cv2.THRESH_BINARY)
cv2.imwrite('binary_license_plate.jpg', binary_image)4、图像去噪
- 去除图像中的噪声，提高识别准确率。
- 示例代码（Python）：
denoised_image = cv2.fastNlMeansDenoising(binary_image, None, 30, 7, 21)
cv2.imwrite('denoised_license_plate.jpg', denoised_image)车牌定位
1、检测车牌区域
- 使用边缘检测、形态学操作等方法检测车牌区域。
- 示例代码（Python）：
import cv2
import numpy as np
def find_license_plate(image):
# 车牌区域大致位于图像的底部
height, width = image.shape
bottom_area = image[height * 0.7:height, :]
contours, _ = cv2.findContours(bottom_area, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
for contour in contours:
area = cv2.contourArea(contour)
if area > 1000:
x, y, w, h = cv2.boundingRect(contour)
return image[y:y+h, x:x+w]
return None
license_plate_image = find_license_plate(binary_image)
if license_plate_image is not None:
cv2.imwrite('license_plate_image.jpg', license_plate_image)2、车牌字符分割
- 将检测到的车牌区域进一步分割成单个字符。
- 示例代码（Python）：
def split_license_plate(plate_image):
height, width = plate_image.shape
plate_chars = []
for i in range(0, height, 10):
for j in range(0, width, 10):
plate_chars.append(plate_image[i:i+10, j:j+10])
return plate_chars
plate_chars = split_license_plate(license_plate_image)
for idx, char in enumerate(plate_chars):
cv2.imwrite(f'char_{idx}.jpg', char)车牌字符识别
1、字符识别模型
- 使用卷积神经网络（CNN）等深度学习模型进行字符识别。
- 示例代码（Python）：
from tensorflow.keras.models import load_model
model = load_model('license_plate_recognition_model.h5')2、识别字符
- 将分割后的车牌字符图像输入模型进行识别。
- 示例代码（Python）：
def recognize_character(char_image):
char_image = cv2.resize(char_image, (20, 20))
char_image = char_image / 255.0
char_image = np.expand_dims(char_image, axis=0)
prediction = model.predict(char_image)
return np.argmax(prediction)
for idx, char in enumerate(plate_chars):
char_id = recognize_character(char)
print(f'Character {idx}: {char_id}')结果展示
1、实时显示识别结果
- 将识别出的车牌号码实时显示在服务器显示器上。
- 示例代码（Python）：
import tkinter as tk
root = tk.Tk()
root.title('License Plate Recognition')
label = tk.Label(root, text='车牌号码：')
label.pack()
def update_label(char_id):
label.config(text=f'车牌号码：{char_id}')
root.after(1000, update_label, char_id)
root.mainloop()2、数据统计
- 统计识别正确率、识别速度等指标，优化系统性能。
本文详细介绍了停车厂系统识别车牌的步骤，从准备工作到车牌图像预处理、车牌定位、车牌字符识别，再到结果展示，通过学习本文，读者可以掌握车牌识别的基本技能，为实际应用打下坚实基础。