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车牌识别的matlab程序详细注释并有使用注意点

车牌识别的ｍaｔlab程序－-(详细注释-并有使用注意点)

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车牌识别地matlab程序

( 附录车牌识别程序 clear ; close all; %Step1 获取图像装入待处理彩色图像并显示原始图像 Scolor = imread('');%imread函数读取图像文件 %将彩色图像转换为黑白并显示 Sgray = rgb2gray(Scolor);%rgb2gray转换成灰度图 " figure,imshow(Scolor),title('原始彩色图像');%figure命令同时显示两幅图 figure,imshow(Sgray),title('原始黑白图像'); %Step2 图像预处理对Sgray 原始黑白图像进行开操作得到图像背景s=strel('disk',13);%strel函数 Bgray=imopen(Sgray,s);%打开sgray s图像 figure,imshow(Bgray);title('背景图像');%输出背景图像 %用原始图像与背景图像作减法，增强图像 Egray=imsubtract(Sgray,Bgray);%两幅图相减￥ figure,imshow(Egray);title('增强黑白图像');%输出黑白图像 %Step3 取得最佳阈值，将图像二值化 fmax1=double(max(max(Egray)));%egray的最大值并输出双精度型 fmin1=double(min(min(Egray)));%egray的最小值并输出双精度型 level=(fmax1-(fmax1-fmin1)/3)/255;%获得最佳阈值 bw22=im2bw(Egray,level);%转换图像为二进制图像 bw2=double(bw22); %Step4 对得到二值图像作开闭操作进行滤波、 figure,imshow(bw2);title('图像二值化');%得到二值图像 grd=edge(bw2,'canny')%用canny算子识别强度图像中的边界

车牌自动识别操作系统使用说明

车牌自动识别操作系统使用说明 Company number：【0089WT-8898YT-W8CCB-BUUT-202108】

车牌自动识别操作系统使用说明使用车牌识别的优势在哪里车牌自动识别系统的优势在于可以把卡和车对应起来，使管理提高一个档次，卡和车的对应的优点在于长租卡须和车配合使用，杜绝一卡多车使用的漏洞，增加停车费的收取；同时自动比对进出车辆，防止偷盗事件的发生，无须人工干扰,作为档案保存，可以为一些纠纷提供有力的证据。对固定车管理而言，“车牌识别”解决了以下问题：解决了一卡多车的情况解决了卡未携带进出小区受阻的情况解决了卡丢失、损坏带来的换卡，补卡的解决了因为卡安装摆放位置不同带来的刷卡不灵敏的问题对临时车管理而言，“车牌识别”解决了以下问题： 1、解决了临时收费过程中，收费人员偷钱的机会； 2、解决了入口发卡机的卡容量有限的问题，入口需要配备工作人员。入口发卡机往往需要安排专人在“入口发卡机”和“临时车”之间传递“临时卡”，严重偏离了“节省人力资源的根本要求”。而临时车往往停得距离发卡机较远，是人们害怕撞到发卡机和道闸的下意识正常反映，是经常发生的情况； 3、解决了有个别临时车混出停车场，同时损失临时卡和停车费的情况； 4、解决了有个别的固定车在入场的时候恶意取走临时卡，造成临时卡不断流失的情况自动对大车，小车进行车型区分，执行不同的收费标准；车牌识别对整个停车场领域带来了哪些便利一、车牌识别对物业管理人员的适应性分析 1）物业管理人员不用担心卡流失后再补卡、卡注册、卡授权、卡挂失、卡解挂等繁琐的卡操作。 2）物业管理人员不用担心一卡多用带来的收益流失。下面是车牌识别系统操作说明

(完整版)车牌识别系统的设计

车牌识别系统的设计 1．摘要：汽车牌照自动识别系统是制约道路交通智能化的重要因素,包括车牌定位、字符分割和字符识别三个主要部分。本文首先确定车辆牌照在原始图像中的水平位置和垂直位置,从而定位车辆牌照,然后采用局部投影进行字符分割。在字符识别部分,提出了在无特征提取情况下基于支持向量机的车牌字符识别方法。实验结果表明,本文提出的方法具有良好的识别性能。随着公路逐渐普及，我国的公路交通事业发展迅速，所以人工管理方式已经不能满着实际的需要，微电子、通信和计算机技术在交通领域的应用极大地提高了交通管理效率。汽车牌照的自动识别技术已经得到了广泛应用。 2．设计目的： 1、使学生在巩固理论课上知识的同时，加强实践能力的提高，理论联系实践。 2、激发学生的研究潜能，提高学生的协作精神，锻炼学生的动手能力。 3．设计原理由于车辆牌照是机动车唯一的管理标识符号，在交通管理中具有不可替代的作用，因此车辆牌照识别系统应具有很高的识别正确率，对环境光照条件、拍摄位置和车辆行驶速度等因素的影响应有较大的容阈，并且要求满足实时性要求。图1 牌照识别系统原理图该系统是计算机图像处理与字符识别技术在智能化交通管理系统中的应用，它主要由图像的采集和预处理、牌照区域的定位和提取、牌照字符的分割和识别等几个部分组成，如图1 所示。其基本工作过程如下：（1）当行驶的车辆经过时，触发埋设在固定位置的传感器，系统被唤醒处于工作状态；一旦连接摄像头光快门的光电传感器被触发，设置在车辆前方、后方和侧面的相机同时拍摄下车辆图像；

（2）由摄像机或CCD 摄像头拍摄的含有车辆牌照的图像通视频卡输入计算机进行预处理，图像预处理包括图像转换、图像增强、滤波和水平较正等；（3）由检索模块进行牌照搜索与检测，定位并分割出包含牌照字符号码的矩形区域；（4）对牌照字符进行二值化并分割出单个字符，经归一化后输入字符识别系统进行识别。4．详细设计步骤 4.1 提出总体设计方案。车辆牌照识别整个系统主要是由车牌定位和字符识别两部分组成，其中车牌定位又可以分为图像预处理及边缘提取模块和牌照的定位及分割模块；字符识别可以分为字符分割与特征提取和单个字符识别两个模块。为了用于牌照的分割和牌照字符的识别，原始图象应具有适当的亮度，较大的对比度和清晰可辩的牌照图象。但由于该系统的摄像部分工作于开放的户外环境，加之车辆牌照的整洁度、自然光照条件、拍摄时摄像机与牌照的矩离和角度以及车辆行驶速度等因素的影响，牌照图象可能出现模糊、歪斜和缺损等严重缺陷，因此需要对原始图象进行识别前的预处理。牌照的定位和分割是牌照识别系统的关键技术之一，其主要目的是在经图象预处理后的原始灰度图象中确定牌照的具体位置，并将包含牌照字符的一块子图象从整个图象中分割出来，供字符识别子系统识别之用，分割的准确与否直接关系到整个牌照字符识别系统的识别率。由于拍摄时的光照条件、牌照的整洁程度的影响，和摄像机的焦距调整、镜头的光学畸变所产生的噪声都会不同程度地造成牌照字符的边界模糊、细节不清、笔划断开或粗细不均，加上牌照上的污斑等缺陷，致使字符提取困难，进而影响字符识别的准确性。因此，需要对字符在识别之前再进行一次针对性的处理。车牌识别的最终目的就是对车牌上的文字进行识别。主要应用的为模板匹配方法。因为系统运行的过程中，主要进行的都是图像处理，在这个过程中要进行大量的数据处理，所以处理器和内存要求比较高，CPU要求主频在600HZ及以上，内存在128MB及以上。系统可以运行于Windows98、Windows2000或者Windows XP操作系统下，程序调试时使用matlab。 4.2 预处理及边缘提取

基于matlab的车牌号码识别程序代码

基于matlab的汽车牌照识别程序摘要：本次作业的任务是设计一个基于matlab的汽车牌照识别程序，能够实现车牌图像预处理，车牌定位，字符分割，然后通过神经网络对车牌进行字符识别，最终从一幅图像中提取车牌中的字母和数字，给出文本形式的车牌号码。关键词：车牌识别，matlab，神经网络 1 引言随着我国交通运输的不断发展，智能交通系统（Intelligent Traffic System，简称ITS）的推广变的越来越重要，而作为ITS的一个重要组成部分，车辆牌照识别系统（vehicle license plate recognition system，简称LPR）对于交通管理、治安处罚等工作的智能化起着十分重要的作用。它可广泛应用于交通流量检测，交通控制于诱导，机场，港口，小区的车辆管理，不停车自动收费，闯红灯等违章车辆监控以及车辆安全防盗等领域，具有广阔的应用前景。由于牌照是机动车辆管理的唯一标识符号，因此，车辆牌照识别系统的研究在机动车管理方面具有十分重要的实际意义。 2 车辆牌照识别系统工作原理车辆牌照识别系统的基本工作原理为：将摄像头拍摄到的包含车辆牌照的图像通过视频卡输入到计算机中进行预处理，再由检索模块对牌照进行搜索、检测、定位，并分割出包含牌照字符的矩形区域，然后对牌照字符进行二值化并将其分割为单个字符，然后输入JPEG或BMP格式的数字，输出则为车牌号码的数字。 3 车辆牌照识别系统组成（1）图像预处理：对汽车图像进行图像转换、图像增强和边缘检测等。（2）车牌定位：从预处理后的汽车图像中分割出车牌图像。即在一幅车辆图像中找到车牌所在的位置。（3）字符分割：对车牌图像进行几何校正、去噪、二值化以及字符分割以从车牌图像中分离出组成车牌号码的单个字符图像

车牌识别的matlab程序

附录车牌识别程序 clear ; close all; %Step1 获取图像装入待处理彩色图像并显示原始图像 Scolor = imread('3.jpg');%imread函数读取图像文件 %将彩色图像转换为黑白并显示 Sgray = rgb2gray(Scolor);%rgb2gray转换成灰度图 figure,imshow(Scolor),title('原始彩色图像');%figure命令同时显示两幅图 figure,imshow(Sgray),title('原始黑白图像'); %Step2 图像预处理对Sgray 原始黑白图像进行开操作得到图像背景 s=strel('disk',13);%strel函数 Bgray=imopen(Sgray,s);%打开sgray s图像 figure,imshow(Bgray);title('背景图像');%输出背景图像 %用原始图像与背景图像作减法，增强图像 Egray=imsubtract(Sgray,Bgray);%两幅图相减 figure,imshow(Egray);title('增强黑白图像');%输出黑白图像 %Step3 取得最佳阈值，将图像二值化 fmax1=double(max(max(Egray)));%egray的最大值并输出双精度型fmin1=double(min(min(Egray)));%egray的最小值并输出双精度型level=(fmax1-(fmax1-fmin1)/3)/255;%获得最佳阈值 bw22=im2bw(Egray,level);%转换图像为二进制图像 bw2=double(bw22); %Step4 对得到二值图像作开闭操作进行滤波 figure,imshow(bw2);title('图像二值化');%得到二值图像 grd=edge(bw2,'canny')%用canny算子识别强度图像中的边界 figure,imshow(grd);title('图像边缘提取');%输出图像边缘 bg1=imclose(grd,strel('rectangle',[5,19]));%取矩形框的闭运算 figure,imshow(bg1);title('图像闭运算[5,19]');%输出闭运算的图像

车牌识别系统技术方案

停车场管理系统自动车牌识别计费系统技术方案

目录 1 企业概况 (4) 1.1 公司简介 (4) 1.2 资质证书 (4) 2 概述 (10) 2.1 系统方案总体设计 (10) 2.2 项目背景 (11) 2.3 方案概述 (12) 3 系统介绍 (14) 3.1 车牌识别系统简介 (14) 3.2 系统优势 (15) 3.3 系统组成 (16) 4 主要设备参数性能介绍 (19) 4.1 CA-AB900道闸 (19) 4.2 INEX- TI200 200万高清识别一体机 (20) 4.3 CA-600读卡控制器 (22) 技术参数： (22) 4.4 软件监控界面 (23) 4.5 其他辅件 (23)

5 售后服务 (24) 5.1 保修时间及范围 (24) 5.2 维修及维护服务 (24) 5.3 更新改进服务 (24) 5.4 客户档案，完善产品质量 (25) 6 部分工程案例 (26)

1企业概况 1.1公司简介北京市仟安科技有限责任公司是设计、研发、生产、销售、服务为一体的高新技术企业。公司凝聚了大批实力雄厚的研发团队和技术团队，凭着对智能化应用领域多年来的积淀和对未来智能化领域发展的导向，为用户提供有价值的产品和服务。公司经过多年的开发研究，引进国外最先进的高新技术，不断完善自我。主要研发停车场主板软件、生产智能道闸、停车场收费系统、车位引导系统、派车系统、门禁系统、自动检售票系统等安防权限认证、消费认证产品。仟安的智能系统解决方案也已得到客户的全面认可和好评。经国家技术监督部门检验、产品的技术含量及外光造型已达到世界先进水平。现“仟安”产品已遍布全国各大城市及地区，并已成功销往海外。公司以“冲破束缚，发展无限”为企业宗旨，积极引领核心技术创新，不断为全球用户创造完美产品。逐渐形成了“开拓、创新、共赢、务实”的企业文化，建立了朝气蓬勃的精英团队。公司自创建以来，一直保持了高速发展态势，现已成为国内停车场系统服务领域的领跑者，致力于成为中国领先的安防服务品牌。 1.2资质证书

matlab车牌识别课程设计报告(附源代码)

Matlab程序设计任务书目录

一．课程设计目的 (3) 二．设计原理 (3) 三．详细设计步骤 (3) 四. 设计结果及分析 (18) 五. 总结 (19) 六. 设计体会 (20) 七. 参考文献 (21) 一、课程设计目的车牌定位系统的目的在于正确获取整个图像中车牌的区域，并识别出车牌号。通过

设计实现车牌识别系统，能够提高学生分析问题和解决问题的能力，还能培养一定的科研能力。二、设计原理: 牌照自动识别是一项利用车辆的动态视频或静态图像进行牌照号码、牌照颜色自动识别的模式识别技术。其硬件基础一般包括触发设备、摄像设备、照明设备、图像采集设备、识别车牌号码的处理机等，其软件核心包括车牌定位算法、车牌字符分割算法和光学字符识别算法等。某些牌照识别系统还具有通过视频图像判断车辆驶入视野的功能称之为视频车辆检测。一个完整的牌照识别系统应包括车辆检测、图像采集、牌照识别等几部分。当车辆检测部分检测到车辆到达时触发图像采集单元，采集当前的视频图像。牌照识别单元对图像进行处理，定位出牌照位置，再将牌照中的字符分割出来进行识别，然后组成牌照号码输出。三、详细设计步骤: 1. 提出总体设计方案: 牌照号码、颜色识别为了进行牌照识别，需要以下几个基本的步骤： a.牌照定位，定位图片中的牌照位置； b.牌照字符分割，把牌照中的字符分割出来； c.牌照字符识别，把分割好的字符进行识别，最终组成牌照号码。

牌照识别过程中，牌照颜色的识别依据算法不同，可能在上述不同步骤实现，通常与牌照识别互相配合、互相验证。 (1）牌照定位: 自然环境下，汽车图像背景复杂、光照不均匀，如何在自然背景中准确地确定牌照区域是整个识别过程的关键。首先对采集到的视频图像进行大范围相关搜索，找到符合汽车牌照特征的若干区域作为候选区，然后对这些侯选区域做进一步分析、评判，最后选定一个最佳的区域作为牌照区域，并将其从图象中分割出来。流程图: 完成牌照区域的定位后，再将牌照区域分割成单个字符，然后进行识别。字符分割一般采用垂直投影法。由于字符在垂直方向上的投影必然在字符间或字符内的间隙处取得局部最小值的附近，并且这个位置应满足牌照的字符书写格式、字符、尺寸限制和一些其他条件。利用垂直投影法对复杂环境下的汽车图像中的字符分割有较好的效果。字符识别方法目前主要有基于模板匹配算法和基于人工神经网络算法。基于模板匹配算法首先将分割后的字符二值化,并将其尺寸大小缩放为字符数据库中模板的大小，然后与所有的模板进行匹配，最后选最佳匹配作为结果。基于人工神经元网络的算法有两种：一种是先对待识别字符进行特征提取，然后用所获得特征来训练神经网络分配器；另一种方法是直接把待处理图像输入网络，由网络自动实现特征提取直至识别出结果。实际应用中，牌照识别系统的识别率与牌照质量和拍摄质量密切相关。牌照质量会受到各种因素的影响，如生锈、污损、油漆剥落、字体褪色、牌照被遮挡、牌照倾斜、高亮反光、多牌照、假牌照等等；实际拍摄过程也会受到环境亮度、拍摄亮度、车辆速度等等因素的影响。这些影响因素不同程度上降低了牌照识别的识别率，也正是牌照识别系统的困难和挑战所在。为了提高识别率，除了不断的完善识别算法，还应该想办法克服各种光照条件，使采集到的图像最利于识别。 clear ; close all;

车牌识别的matlab程序(程序-讲解-模板)

for i=1:size(location_of_1,1) %寻找所有白点中，x坐标与y坐标的和最大，最小的两个点的位置 temp=location_of_1(i,1)+location_of_1(i,2); if tempmaxi maxi=temp; b=i; end end first_point=location_of_1(a,:); %和最小的点为车牌的左上角 last_point=location_of_1(b,:); %和最大的点为车牌的右下角 x1=first_point(1)+4; %坐标值修正 x2=last_point(1)-4; y1=first_point(2)+4;

智能车牌识别停车场管理收费系统软件操作说明书

智能车牌识别停车场管理收费系统软件操作说明书 2017-05-17 10:56 多奥智能车牌识别停车场管理收费系统软件操作说明书一、数据库的安装安装数据库Microsoft SQL Server 2000 1)选择SQL Server 2000文件夹下的应用程序。 2)选择第一项，即安装SQL Server 2000组件（C）。 3)选择安装数据服务器（S）。 4)选择本地电脑（L）。 5)选择创建新的SQL Server实例，或安装客户端工具（C）。 6)选择服务器和客户端工具（S）。 7)选择默认。点击下一步。 8)选择典型，点击下一步。 9)选择使用本地系统账户，点击下一步。 10)选择混合模式与空密码，点击下一步。 11)继续下一步直到安装结束。重启电脑，数据库安装完成后。二、停车场软件的安装安装停车场软件 1)打开光盘，运行，根据提示安装完成后出现。

2)选择“创建本地数据库”，点击“执行选择”后出现连接数据库的界面， 3)点击“连接数据库”后，创建数据库、备份数据库、还原数据库的按钮会显示出来。 4)点击“创建数据库”，创建数据库成功后，退出。再选择“安装加密狗” 5)点击“执行选择”，出现SoftDog Windows驱动安装和卸载程序界面 6)勾选“USB狗驱动”点击“安装”，安装成功后，退出。加密狗驱动安装完成。三、停车场软件操作软件的登陆 1)运行软件的安装包，安装好软件。 2)创建好数据库后，点击图标打开软件 3)出现智能停车场管理系统登录窗口，如图示2，输入用户编号101，点击三次回车，进入软件操作界面。或者输入用户编号101后，直接点击“确定”按钮进入软件操作界面

课程设计报告-车牌识别系统的设计

车牌识别系统的设计一、摘要: 随这图形图像技术的发展，现在的车牌识别技术准确率越来越高，识别速度越来越快。无论何种形式的车牌识别系统，它们都是由触发、图像采集、图像识别模块、辅助光源和通信模块组成的。车牌识别系统涉及光学、电器、电子控制、数字图像处理、计算视觉、人工智能等多项技术。触发模块负责在车辆到达合适位置时，给出触发信号，控制抓拍。辅助光源提供辅助照明，保证系统在不同的光照条件下都能拍摄到高质量的图像。图像预处理程序对抓拍的图像进行处理，去除噪声，并进行参数调整。然后通过车牌定位、字符识别，最后将识别结果输出。二、设计目的和意义: 设计目的： 1、让学生巩固理论课上所学的知识，理论联系实践。 2、锻炼学生的动手能力，激发学生的研究潜能，提高学生的协作精神。设计意义：车牌定位系统的目的在于正确获取整个图像中车牌的区域，并识别出车牌号。通过设计实现车牌识别系统，能够提高学生分析问题和解决问题的能力，还能培养一定的科研能力。三、设计原理: 牌照自动识别是一项利用车辆的动态视频或静态图像进行牌照号码、牌照颜色自动识别的模式识别技术。其硬件基础一般包括触发设备、摄像设备、照明设备、图像采集设备、识别车牌号码的处理机等，其软件核心包括车牌定位算法、车牌字符分割算法和光学字符识别算法等。某些牌照识别系统还具有通过视频图像判断车辆驶入视野的功能称之为视频车辆检测。一个完整的牌照识别系统应包括车辆检测、图像采集、牌照识别等几部分。当车辆检测部分检测到车辆到达时触发图像采集单元，采集当前的视频图像。牌照识别单元对图像进行处理，定位出牌照位置，再将牌照中的字符分割出来进行识别，然后组成牌照号码输出。四、详细设计步骤:

matlab车牌识别课程设计报告(附源代码)

Matlab程序设计任务书分院（系）信息科学与工程专业学生姓名学号设计题目车牌识别系统设计内容及要求：车牌定位系统的目的在于正确获取整个图像中车牌的区域，并识别出车牌号。通过设计实现车牌识别系统，能够提高学生分析问题和解决问题的能力，还能培养一定的科研能力。 1.牌照识别系统应包括车辆检测、图像采集、牌照识别等几部分。 2.当车辆检测部分检测到车辆到达时,触发图像采集单元，采集当前的视频图像。 3.牌照识别单元对图像进行处理，定位出牌照位置，再将牌照中的字符分割出来进行识别，然后组成牌照号码输出。进度安排： 19周：Matlab环境熟悉与基础知识学习 19周：课程设计选题与题目分析 20周：程序设计编程实现 20周：课程设计验收与答辩指导教师（签字）：年月日学院院长（签字）：年月日目录

车牌识别系统设计方案

HBJ车牌识别管理系统技术方案浩百佳科技车牌识别自助缴费系统方案

目录一、序言 (3) 二、系统简介 (4) 2.1、系统功能特点 (5) 2.2、系统工作流程图 (6) 2.3、系统施工安装图 (7) 2.4、系统安装拓扑接线图 (8) 2.5、车牌识别系统技术指标 (8) 三、系统结构 (9) 3.1、系统硬件设备 (9) 3.1.1、显控一体机 (10) 3.1.2、车牌识别道闸一体机 (12) 3.1.3、豪华自动道闸 (13) 3.1.4、自助缴费终端机 (14) 3.1.5、出入口终端机 (15) 3.2、管理软件 (16) 3.2.1、软件功能特点 (18) 3.2.2、中心管理系统 (18) 3.2.3、微信支付功能流程 (19) 3.2.4、自助缴费系统功能流程 (21) 3.2.5、临时车收费标准设计 (24) 3.2.6、APP客户端 (25) 3.2.7、无人值守原理及收费方式................... 错误!未定义书签。5 四、系统安装与调试 (32) 4.1、相机IP地址设置 (32) 4.2、数据库及停车场软件安装步骤 (34) 4.3、停车场软件设置 (38) 4.4、常用停车场功能介绍 (48) 五、售后服务 (53)

一、序言随着现代化管理手段的进步和科学技术的日益发展，用户对车辆管理的要求越来越高。过去的人工刷卡的管理方式已经不适应现代化停车的需要，已经基本被车牌识别收费管理系统所取代。但针对目前快节奏，高速度的工作模式，要求管理方法和制度要有一个根本的改善，这种改善不但要适应用小区管理的需求，也要适应社会的需求，要适应人的感官的需求和习惯性操作的需求。目前简单的车牌识别系统已经完全满足不了用户需求了。例如现行的车牌识别系统还停留有人收费管理的基础上。这样就不仅给物业公司带来特别大的人力成本也增加了管理成本，更重要是人工收费找零效率太低严重影响了车辆通行速度，给车主停车体验感很差，也大大降低了物业管理档次。现在无人值守，自助缴费车牌识别收费管理系统既可大大降低物业人力和管理成本的同时也提高了车辆通行速度，改善了停车体验，也同时提升了物业档次。本设计方案就是基于以上的思想基础，结合各种现代化高科技手段我们开发设计了可脱机识别计费、自助缴费，无牌车自动识别并支持多种缴费方式(例如:微信,支付宝,现金等)的无人值守，自助缴费车牌识别系统。本系统即支持有人收费管理模式同时也可选择完全无人值守,自主缴费的工作模式。真正实现快速通行,手机远程管理(计费，开闸，对讲)。而这种无人值守，自助缴费停车模式必将是未来停车场管理主流模式，因为手机支付的便捷性和普及程度决定了未来停车必须支持移动支付。无人值守，自助缴费车牌识别管理系统基本原理: 物业管理处工作人员网上注册公众号并开通支付功能后将账号输入到停车场管理软件，这样每笔停车费就及时到账物业银行卡，资金无需经过第三方支付平台。车辆入口通过车牌识别或无牌车在入口停车机器人上输入手机号，或扫码入场；出场取车前可以在场终端机上自助缴费或关注车场公众号后在车主手机上

基于matlab的车牌定位源程序及运行结果 (1)

I=imread('E:\毕业设计\基于matlab的车牌定位的源程\车牌识别程序 \Car1.jpg') [y,x,z]=size(I); myI=double(I); tic Blue_y=zeros(y,1); for i=1:y for j=1:x if((myI(i,j,1)<=30)&&((myI(i,j,2)<=62)&&(myI(i,j,2)>=51))&&((myI(i,j,3) <=142)&&(myI(i,j,3)>=119))) Blue_y(i,1)= Blue_y(i,1)+1; end end end [temp MaxY]=max(Blue_y); PY1=MaxY; while ((Blue_y(PY1,1)>=120)&&(PY1>1)) PY1=PY1-1; end PY2=MaxY; while ((Blue_y(PY2,1)>=40)&&(PY2=10))&&((myI(i,j,3) <=65)&&(myI(i,j,3)>=40))) Blue_x(1,j)= Blue_x(1,j)+1; end end end PX1=1; while ((Blue_x(1,PX1)<3)&&(PX1PX1)) PX2=PX2-1; end PX1=PX1-2; PX2=PX2+2; Plate=I(PY1:PY2,PX1-2:PX2,:); t=toc figure,imshow(I); figure,plot(Blue_y);grid

车牌识别系统用户操作说明书

深圳来吉智能科技有限公司纯车牌识别系统用户操作说明书

目录目录 (2) 第一章系统概述 (3) 1.1）系统简介 (3) 1.2）系统拓朴 (4) 1.3）系统安装流程图 (5) 1.4）注意事项 (6) 1.4.1）车道宽度要求 (6) 1.4.2）管理软件要求 (6) 1.4.3）摄像机抓拍图片要求 (6) 第二章产品功能及特点 (9) 2.1）出入口控制器（LKP623） (9) 2.1.1）产品特点 (9) 2.1.2）技术参数 (10) 2.1.3）接线图 (11) 2.2）网络摄像机（LK-210） (12) 2.2.1）产特特点 (12) 2.2.2）技术参数 (13) 2.3）补光灯（LK-214） (14) 2.3.1）产品特点 (14) 2.3.2）技术参数 (14) 2.4）车辆检测器（LD16） (15) 2.4.1）产品特点 (15) 2.4.2）技术参数 (16) 第三章软件、数据库安装 (17) 3.1）M ICROSOFT SQL SERVER 2008数据库 (17) 3.1.1）数据库安装 (17) 3.1.2）数据库设置 (35) 3.2）车牌识别软件安装程序 (37) 3.2.1）运行环境安装 (37) 3.2.2）软件安装 (39) 3.2.3）软件设置 (44) 3.3）附表一收费标准详细说明 (77) 3.4）附表二支架安装 (79) 3.5）附表三车道布设图 (80) 第四章NET FRAMEWORK 4.0安装失败解决 (82) 4.1）安装程序 (82) 4.2）方法/步骤 (82) 第五章NET FRAMEWORK 3.5安装失败解决 (92)

车牌识别的matlab程序(程序-讲解-模板)

clc clear close all I=imread('chepai.jpg'); subplot(3,2,1);imshow(I), title('原始图像'); I_gray=rgb2gray(I); subplot(3,2,2),imshow(I_gray),title('灰度图像'); %====================== 形态学预处理====================== I_edge=edge(I_gray,'sobel'); subplot(3,2,3),imshow(I_edge),title('边缘检测后图像'); se=[1;1;1]; I_erode=imerode(I_edge,se); subplot(3,2,4),imshow(I_erode),title('腐蚀后边缘图像'); se=strel('rectangle',[25,25]); I_close=imclose(I_erode,se); %图像闭合、填充图像 subplot(3,2,5),imshow(I_close),title('填充后图像'); I_final=bwareaopen(I_close,2000); %去除聚团灰度值小于2000的部分 subplot(3,2,6),imshow(I_final),title('形态滤波后图像'); %========================== 车牌分割============================= I_new=zeros(size(I_final,1),size(I_final,2)); location_of_1=[]; for i=1:size(I_final,1) %寻找二值图像中白的点的位置 for j=1:size(I_final,2) if I_final(i,j)==1; newlocation=[i,j]; location_of_1=[location_of_1;newlocation]; end end end mini=inf;maxi=0; for i=1:size(location_of_1,1) %寻找所有白点中，x坐标与y坐标的和最大，最小的两个点的位置 temp=location_of_1(i,1)+location_of_1(i,2); if tempmaxi maxi=temp; b=i; end end first_point=location_of_1(a,:); %和最小的点为车牌的左上角 last_point=location_of_1(b,:); %和最大的点为车牌的右下角

车牌识别matlab程序[1]

[, pathname] = uigetfile({'*.jpg', 'JPEG文件(*.jpg)';'*.bmp','BMP文件(*.bmp)';}); if( == 0), return, end global %声明全局变量 = [pathname ]; I=imread(); imshow(I); %显示图像I I1=rgb2gray(I);%RGB图转化为灰度图 figure,imshow(I1); w1=medfilt2(I1); figure,imshow(w1); s1=histeq(w1,256); figure,imshow(s1); t1=imadjust(s1); figure,imshow(t1); I2=edge(t1,'robert',0.15,'both'); %用ROBERT算子提取图像边缘 figure,imshow(I2); se=[1;1;1]; I3=imerode(I2,se); %弱化二进制图像I2的边缘 figure,imshow(I3);%为定位车牌，将白色区域膨胀，腐蚀去无关的小物件，包括车牌字符(下面两句) se=strel('rectangle',[25,20]); %用来腐蚀的形状为矩形，面积20*25 I4=imclose(I3,se); figure,imshow(I4); I5=bwareaopen(I4,2000); %去除图像中面积过小的，可以肯定不是车牌的区域。 figure,imshow(I5); [y,x,z]=size(I5); %z=1。y，x分别为I5图像的高和宽 myI=double(I5) %myI=I5; tic %begin横向扫描 white_y=zeros(y,1); %white_y为y行1列的零矩阵 for i=1:y for j=1:x if(myI(i,j,1)==1) %如果myI(i,j,1)即myI图像中坐标为(i,j)的点为白色 %则white_y的相应行的元素white_y(i,1)值加1 white_y(i,1)= white_y(i,1)+1; end end end [temp MaxY]=max(white_y); %temp为向量white_y的元素中的最大值，MaxY为该值的索引（在向量中的位置）

MATLAB车牌识别过程

7.3 系统详细设计 7.3.1 车牌图像读入目前常用的图像格式主要有*.PCX、*.BMP、*.JPG、*.TIFF、*.GIF 等，本设计采集到的图片格式为*.JPG格式，这种格式的图像占有的存储空间小，而且是使用最广的图片保存和传输格式，大多数的摄像设备也都是以*.JPG格式保存图像的。利用图像工具的图像读取函数imread() 来读取一副图像，其使用格式为： I=imread(‘fn pn’); %fn为图像文件名，pn为文件路径使用图像工具的图像显示函数imshow() 来显一副图像，使用格式为： Imshow(I); 具体代码为： [fn pn]=uigetfile (‘*.JPG’,’选择图片’)；%选择图像文件，fn为文件名，pn为路径I= imread ([fn pn]); %显示所选图像 Figure,imshow(I);title(‘原始车牌图像’); %在新建的figure中显示所选图像文件， figure标题为原始车牌图像以一副名为“桂APC322”的车牌图片为例，程序运行结果为：

7.3.2 彩色（基于蓝色）车牌定位、提取将彩色车牌读入后，采用水平垂直双向投影法，将图像分别投影到X、Y坐标轴，然后分别沿X、Y轴扫描图像。当沿Y轴扫描时，一边扫描一边统计图像中蓝色像素点的个数，第一次扫描到蓝色像素点最多的行时停止扫描，并记录下蓝色像素点最多的行，然后以这行为基点，分别向上、向下扫描直到统计的像素点小于像素点阀值时，停止扫描，记录上下行的 Y轴坐标PY2，PY1，I=(PY1:PY2,: ,:)就为Y轴方向的车牌区域，代码如下： Blue_y=zeros(y,1); for i=1:y for j=1:x if((myI(i,j,1)<=48)&&((myI(i,j,2)<=100)&&(myI(i,j,2)>=40))&&((myI(i,j ,3)<=200)&&(myI(i,j,3)>=80))) Blue_y(i,1)= Blue_y(i,1)+1; %统计蓝色像素点 end end end [temp MaxY]=max(Blue_y); % PY1=MaxY;% while ((Blue_y(PY1,1)>=Y_threshlow)&&(PY1>1)) %

车牌识别技术：工作原理及流程解析

车牌识别技术：工作原理及流程解析车牌识别是利用车辆的动态视频或静态图像进行车牌号码、车牌颜色自动识别的模式识别技术。技术的核心包括车牌定位算法、车牌字符分割算法和光学字符识别算法等。车牌识别技术工作原理车辆检测：可采用埋地线圈检测、红外检测、雷达检测技术、视频检测等多种方式感知车辆的经过，并触发图像采集抓拍。图像采集：通过高清摄像抓拍主机对通行车辆进行实时、不间断记录、采集。预处理：噪声过滤、自动白平衡、自动曝光以及伽马校正、边缘增强、对比度调整等。车牌定位：在经过图像预处理之后的灰度图像上进行行列扫描，确定车牌区域。字符分割：在图像中定位出车牌区域后，通过灰度化、二值化等处理，精确定位字符区域，然后根据字符尺寸特征进行字符分割。字符识别：对分割后的字符进行缩放、特征提取，与字符数据库模板中的标准字符表达形式进行匹配判别。结果输出：将车牌识别的结果以文本格式输出。车牌识别技术工作流程车牌识别系统采用高度模块化的设计，将车牌识别过程的各个环节各自作为一个独立的模块。一、车辆检测跟踪模块车辆检测跟踪模块主要对视频流进行分析，判断其中车辆的位置，对图像中的车辆进行跟踪，并在车辆位置最佳时刻，记录该车辆的特写图片，由于加入了跟踪模块，系统能够很好地克服各种外界的干扰，使得到更加合理的识别结果，可以检测无牌车辆并输出结果。二、车牌定位模块车牌定位模块是一个十分重要的环节，是后续环节的基础，其准确性对整体系统性能的影响巨大。车牌系统完全摒弃了以往的算法思路，实现了一种完全基于学习的多种特征融合的车牌定位新算法，适用于各种复杂的背景环境和不同的摄像角度。三、车牌矫正及精定位模块由于受拍摄条件的限制，图像中的车牌总不可避免存在一定的倾斜，需要一个矫正和精定位环节来进一步提高车牌图像的质量，为切分和识别模块做准备。使用精心设计的快速图像处理滤波器，不仅计算快速，而且利用的是车牌的整体信息，避免了局部噪声带来的影响。使用该算法的另一个优点就是通过对多个中间结果的分析还可以对车牌进行精定位，进一步减少非车牌区域的影响。四、车牌切分模块

车牌识别的matlab程序详细注释并有使用注意点

车牌识别地matlab程序

车牌自动识别操作系统使用说明

(完整版)车牌识别系统的设计

基于matlab的车牌号码识别程序代码

车牌识别的matlab程序

车牌识别系统技术方案

matlab车牌识别课程设计报告(附源代码)

车牌识别的matlab程序(程序-讲解-模板)

智能车牌识别停车场管理收费系统软件操作说明书

课程设计报告-车牌识别系统的设计

matlab车牌识别课程设计报告(附源代码)

车牌识别系统设计方案

基于matlab的车牌定位源程序及运行结果 (1)

车牌识别系统用户操作说明书

车牌识别的matlab程序(程序-讲解-模板)

车牌识别matlab程序[1]

MATLAB车牌识别过程

最新车牌识别系统MATLAB源代码完整解析

车牌识别技术：工作原理及流程解析