车牌识别系统设计：Opencv与Python3.7.3的结合应用

知识点： 1. 车牌识别系统的概念与应用： 车牌识别系统是一种利用图像处理和模式识别技术，从车辆图像中自动提取车牌号码并识别的技术。这种技术广泛应用于交通管理、停车场管理、城市监控、高速公路电子收费、车辆防盗等多个领域。车牌识别系统可以有效提高管理效率，减少人工成本，提升交通管理自动化水平。 2. Opencv库的介绍及应用： Opencv（Open Source Computer Vision Library）是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库。它包含了大量的图像处理和计算机视觉常用的函数，广泛应用于学术研究和工业应用中。在本项目中，Opencv主要用于图像的预处理、边缘检测、特征提取、车牌定位以及字符分割等步骤。 3. Python语言在车牌识别系统中的应用： Python是一种广泛使用的高级编程语言，因其简洁的语法和强大的库支持，非常适合快速开发图像处理和模式识别项目。在本毕业设计中，Python语言用于编写车牌识别系统的程序代码，利用其简洁的语法和丰富的库资源，实现高效的车牌图像处理和字符识别。 4. Python版本与Opencv版本的选择： 在本项目中，选择使用Python3.7.3版本和Opencv*.*.*.**版本。Python3相较于Python2在语法上做了较大改进，更适合现代编程需求。而Opencv4.0是Opencv库的较新版本，提供了更好的性能和一些新特性，更有利于车牌识别任务的实施。 5. 相关库的介绍： - numpy1.16.2：一个开源的数值计算扩展库，提供了强大的多维数组对象和用于处理这些数组的工具。在车牌识别系统中，numpy可用于图像数据的存储和处理。 - tkinter：Python的标准GUI库，可以用来创建窗口、按钮、输入框等界面元素。在本项目中，tkinter可能用于创建一个简单的用户界面，实现与用户的交互。 - PIL5.4.1（Python Imaging Library，现在称为Pillow）：这是一个图像处理库，提供了广泛的文件格式支持和基本的图像处理功能。Pillow作为PIL的分支，继承了PIL的核心特性，并修复了一些问题，更适合现代Python版本。 6. 车牌识别的关键步骤： 车牌识别通常可以分为以下关键步骤： a. 图像采集：获取车辆图像，这是识别过程的第一步。 b. 图像预处理：包括灰度化、二值化、滤波去噪等，为后续步骤做准备。 c. 车牌定位：确定图像中的车牌位置，这可能包括边缘检测、形态学操作、透视变换等技术。 d. 车牌矫正：对倾斜或不规则的车牌进行矫正，以便更容易地进行字符识别。 e. 字符分割：将车牌上的字符分割开，为字符识别做准备。 f. 字符识别：最后通过特征匹配、机器学习等技术对每个分割出来的字符进行识别。 7. 毕业设计的实践意义： 该毕业设计不仅可以帮助学生巩固和加深对计算机视觉、图像处理、模式识别等相关知识的理解，而且可以提高学生的实践能力和编程能力。通过实际操作一个完整的车牌识别系统，学生能够更好地理解理论知识与实际应用之间的联系，并对未来在相关领域的技术应用和研究打下坚实的基础。 以上所述，本项目《基于Opencv的车牌识别系统毕业设计》为学生提供了一个宝贵的实践机会，不仅增强了学生的编程技巧和解决实际问题的能力，还为学生将来从事相关技术工作或进一步深造提供了良好的知识储备和经验积累。