基于OpenCV和数学形态学的车牌识别技术研究

基于OpenCV的车牌识别技术 本文探讨了基于OpenCV的车牌识别技术，旨在提高车牌检测的准确性和效率。车牌识别技术最早起源于国外，而国外所需要识别的字符与国内稍有不同，车牌的样式与格式也有一定的差别。因此，直接将国外的技术应用过来，效果并不是很好。 为了解决这个问题，本文提出了基于OpenCV的车牌识别技术，采用数学形态学结合Canny算子实现车牌定位。在传统扫描字符算法中加入边界限定，提高字符分割的准确度。在识别环节，采用计算效率较高的KNN算法进行字符的识别。最终，在OpenCV平台上实现车牌识别。 车牌识别技术可以分为三个环节：车牌定位、字符分割和字符识别。车牌定位是指从图像中检测出车牌的位置，字符分割是指将车牌中的字符分离出来，字符识别是指将分离出的字符识别出来。 在车牌定位环节，本文采用基于边缘检测-数学形态学方法实现车牌定位。在我国，车牌的形状有440×140、440×220、220×140、480×140四种。在筛选图片中的区域时，可以用一定的长宽比例范围来选定。从颜色来看，有“黄底黑字、黑框线”、“蓝底白字、白框线”、“白底黑字、黑框线”、“黑底白字、白框线”、“渐变绿底黑字、黑框线”、“黄绿双拼底黑字、黑框线”这六类。 在字符分割环节，本文采用传统扫描字符算法，并加入边界限定，提高字符分割的准确度。在字符识别环节，本文采用计算效率较高的KNN算法进行字符的识别。 OpenCV是一个开源、跨平台的计算机视觉库，提供了丰富的图像处理函数库，可以用于各种图像和视频处理操作。OpenCV提供了Python接口，使得python与OpenCV结合的前景越来越广阔。本文采用OpenCV与python相结合的开发技术，探讨车牌识别的算法和技术流程。 本文基于OpenCV的车牌识别技术可以提高车牌检测的准确性和效率，对于交通管理、智能交通系统等领域具有重要的应用价值。