Ⅰ. 对给定的包含有汽车车牌的照片进行处理，利用图像分割算法将目标从背景中分离出来。 Ⅱ. 对目标图像进行合适的处理，然后利用Tesseract库实现车牌号码的识别，将结果输出。 Ⅲ. 要求提供比较友好的用户接口，可以对新的图片导入到系统中进行处理，并将结果返回给用户。 Ⅳ. 要求处理过程的自动化，即输入图像，自动输出车牌信息，无需人去干预。
Ⅰ. OpenCV官方参考文档 Ⅱ. Github网站 Ⅲ. 文字识别可以用Tesseract库实现，也可以用其他方式实现
PyQt5：5.11.3opencv-python：4.2
车辆图像获取是车牌识别的第一步，也是很重要的一步，车辆图像的好坏对后面的工作有很大的影响。如果车辆图像的质量太差，连人眼都没法分辨，那么肯定不会被机器所识别出来。车辆图像都是在实际现场拍摄出来的，实际环境情况比较复杂，图像受天气和光线等环境影响较大，在恶劣的工作条件下系统性能将显著下降。
现有的车辆图像获取方式主要有两种：一种是由彩色摄像机和图像采集卡组成，其工作过程是：当车辆检测器（如地感线圈、红外线等）检测到车辆进入拍摄范围时，向主机发送启动信号，主机通过采集卡采集一幅车辆图像，为了提高系统对天气、环境、光线等的适应性，摄像机一般采用自动对焦和自动光圈的一体化机，同时光照不足时还可以自动补光照明，保证拍摄图片的质量；另一种是由数码照相机构成，其工作过程是：当车辆检测器检测到车辆进入拍摄范围时，直接给数码照相机发送一个信号，数码相机自动拍摄一幅车辆图像，再传到主机上，数码相机的一些技术参数可以通过与数码相机相连的主机进行设置，光照不足时也需要自动开启补光照明，保证拍摄图片的质量。
车牌定位的主要工作是从摄入的汽车图像中找到汽车牌照所在位置，并把车牌从该区域中准确地分割出来，供字符分割使用。因此，牌照区域的确定是影响系统性能的重要因素之一，牌照的定位与否直接影响到字符分割和字符识别的准确率。目前车牌定位的方法很多，但总的来说可以分为以下4类：
要识别车牌字符，前提是先进行车牌字符的正确分割与提取。字符分割的任务是把多列或多行字符图像中的每个字符从整个图像中切割出来成为单个字符。车牌字符的正确分割对字符的识别是很关键的。传统的字符分割算法可以归纳为以下三类：直接分割法、基于识别基础上的分割法、自适应分割线类聚法。
与一般印刷体字符识别相比，车牌字符识别尤其自身的特点，它是文字识别技术与车牌图像自身因素协调兼顾的综合技术，目前，车牌字符识别算法主要是基于模板匹配、特征匹配或神经网络的方法。我国的车牌字符包括50多个汉字，25个大写英文字母，10个数字，总共也就80多个字符，鉴于车牌识别系统的特殊性，如果照搬普通汉字识别的方法，对文字细化后再提取其结构或统计特征，非但得不到意想的结果，反而会降低识别率。
矩形区域可能是倾斜的矩形，需要矫正，以便使用颜色定位，从而进一步确认是否是车牌。类似下两图（仅列举出两个，可能有很多）。
在这里插入图片描述 在这里插入图片描述
黄色
绿色
蓝色
14-34
34-99
99-124
根据上表计算出每个矩形中各颜色的占有量，比较每个矩形三个颜色的占有量，即可确定最可能是车牌的矩形以及车牌颜色。
根据设定的阈值和图片直方图，找出波峰，利用找出的波峰，分隔图片。因为车牌中“ • ”也会产生一组波峰，因此将八组波峰中的第三组去除掉，即可得到每个字符的波峰，再根据每组波峰的宽度分割牌照图像得到每个字符的图像。
将分割后的每个图像逐个与已训练好的模板进行匹配，得到识别结果。
系统测试结果
点击打开文件，在本地中选择要识别的车辆的照片
点击导出数据，得到所识别的车牌数据
设计过程中对于车牌部分的矩形的识别，出现识别错误区域的问题，通过查找网上的相关案例设定好判断条件以及和周围相同题目的同学请教其如何识别出车牌区域得以解决。通过此次综合项目练习，让我对以往的知识点的运用有了更进一步的实践和运用。
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图像处理，车牌自动识别 matlab
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本文将介绍一种运用opencv开源库进行车牌定位，投影法进行车牌字符分割，模板匹配法进行字符识别的一种车牌识别系统。## 1、使用opencv进行图形处理操作。 在找到一张车辆照片后，你可能不知道它的大小尺寸，所以在进行操作时应先进行图像尺寸编辑。def resize_photo(imgArr, MAX_WIDTH=800): img = imgArr rows, cols = i
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