毕业设计基于python和opencv的车牌识别

2023年11月28日发(作者：吉利远景s1为什么停产)

毕业设计基于python和opencv的车牌识别

毕业设计：基于Python和OpenCV的车牌识别

摘要：

随着交通规模日益扩大，车牌识别系统在智能交通领域中的应用变得越来越重要。本文提出了

一种基于Python和OpenCV的车牌识别系统。通过将图像进行预处理、字符分割和字符识别

等步骤，实现了准确高效的车牌识别。本系统在准确度和运行速度方面都取得了良好的效果，

具有较高的实用性和可扩展性。

第1章 引言

1.1 研究背景

智能交通系统是一种将计算机技术应用于交通管理与控制中的新兴领域，车牌识别系统是其中

重要的组成部分。车牌识别能够通过图像识别技术自动识别出车辆的牌照信息，具有广泛的应

用前景。

1.2 研究目的

本毕业设计旨在开发一种基于Python和OpenCV的车牌识别系统，并通过实验验证其识别准

确度和运行速度。同时，本系统还将考虑实际应用场景中可能存在的噪声和干扰因素，提高系

统的稳定性和鲁棒性。

第2章 系统设计

2.1 系统框架

本车牌识别系统采用基于Python和OpenCV的图像处理技术。系统框架包括图像采集、图像

预处理、字符分割和字符识别等步骤。

2.2 图像采集

本系统通过摄像头或者从视频中获取车辆图像作为输入。通过OpenCV库实现图像的读取和处

理。

2.3 图像预处理

预处理步骤包括图像去噪、图像增强和车牌区域定位等。去噪采用滤波算法，增强采用直方图

均衡化等算法。车牌区域定位采用边缘检测和轮廓分析等技术，找到车牌区域的位置。

2.4 字符分割

字符分割是整个识别过程中的关键步骤。本系统采用基于垂直投影的方法，通过对车牌图像进

行二值化处理，按字符间隔进行分割。

2.5 字符识别

字符识别是本系统的核心技术，采用机器学习算法、人工神经网络或者支持向量机等方法进行

训练和模型建立。通过对字符图像进行特征提取和匹配，最终实现字符的识别。

第3章 实验结果与分析

3.1 实验环境与数据集

本系统在Windows 10操作系统下，使用Python 3.7和OpenCV 4.2进行开发和实现。实验数据

集包括不同场景下的车牌图像，涵盖了不同光照条件、角度和噪声等因素。

3.2 实验结果

本系统在实验数据集上进行了测试，并通过计算准确率、召回率和F1值等指标评估了系统性

能。实验结果表明，本系统在准确率和运行速度方面均取得了较好的效果。

第4章 总结与展望

本文设计并实现了一种基于Python和OpenCV的车牌识别系统，通过对图像进行预处理、字

符分割和字符识别等步骤，实现了准确高效的车牌识别。本系统在实验中取得了良好的效果，

具有一定的实用性和可扩展性。但是，本系统仍然存在一些不足之处，下一步研究可以进一步

优化算法和提高系统的鲁棒性。