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基于图像处理的车牌识别系统设计与应用的中期报告
1.引言
车牌识别系统是一种基于图像处理和模式识别技术的智能交通系统，其应用范围广泛，包括车库管理、车辆追踪、违章监控等领域。本文旨在通过设计和实现一个基于图像处理的车牌识别系统，探索其在实际应用中的价值和问题。
2.系统设计
2.1系统架构
本系统基于图像处理技术构建，其总体架构如下所示：
系统包括图像采集模块、图像预处理模块、车牌定位模块、字符分割模块、字符识别模块以及数据库模块。
2.2图像采集模块
本系统采用摄像头采集现场车辆图像，确保采集的图像清晰、准确。
2.3图像预处理模块
由于图像采集时可能存在光照、噪声等影响因素，因此需要对采集的图像进行预处理。本系统采用基于色度空间和形态学的图像预处理方法。具体步骤包括：将RGB图像转换为YUV色度空间、对亮度图像进行直方图均衡化、采用开运算和闭运算等形态学操作去除噪声和平滑车牌区域。
2.4车牌定位模块
在图像预处理后，需要确定车牌的位置。本系统采用基于颜色和形状的车牌定位算法。具体步骤包括：在预处理后的图像中提取蓝色区域、进行边缘检测、筛选出符合车牌形状大小的候选区域、进一步对候选区域进行形状特征分析，确定最终的车牌位置。
2.5字符分割模块
在确定车牌位置后，需要将车牌字符进行分割，以便后续的字符识别。本系统采用基于垂直投影的字符分割算法。具体步骤包括：将车牌图像转换为二值图像、进行垂直投影，确定字符分割位置。
2.6字符识别模块
字符分割后，需要对每个字符进行识别。本系统采用基于支持向量机（SVM）的字符识别算法。具体步骤包括：将字符图像进行归一化、提取特征向量、使用训练好的SVM模型进行分类识别。
2.7数据库模块
本系统还包括数据库模块，用于存储车牌号码和违章信息等数据。
3.系统实现与测试
本系统采用Python语言和OpenCV库进行实现。经过测试，在正常光照条件下，系统的识别率可以达到90%以上。
4.结论与展望
基于图像处理的车牌识别系统在实际应用中具有重要的意义和广泛的应用前景。未来，可以进一步完善该系统的算法，提高其识别率和稳定性，同时也可以拓展其应用场景，推动智慧交通系统的发展。