新能源车牌识别系统的设计与实现

本人的毕业设计项目，目前可以识别新能源车牌，蓝牌，黄牌等。
下载地址为：https://download.csdn.net/download/weixin_45632016/85862944
也可以私聊加本人微信进行下载。
下面简述一下该系统：
识别车牌的完整过程可以划分为采集车牌图像，图像预处理，定位车牌，字符分割和字符的识别这五个主要模块。首先利用前端UI界面获取图像，对图像进行分辨率的调整，然后使用高斯滤波去噪、灰度化、开闭运算、边缘检测等预处理操作获取所有可能的车牌候选区域，通过车牌比例、车牌颜色对比等方法对这些车牌区域进行判别，选出唯一的车牌区域。接着利用车牌倾斜校正、二值图像垂直投影法等对字符进行分割，最后结合支持向量机的训练结果对字符进行识别。
本系统使用了支持向量机SVM技术训练了大量的省份对应汉字、数字和英文样本来提高准确率。通过测试发现，本系统在实际的测试中，具有不错的准确率，可以在汽车管理的相关区域自动识别和记录车牌的相关信息，节省了大量人力记录的时间。
该系统主要采用了关键的技术：图像处理Opencv、支持向量机SVM和前端设计PyQt。
车牌识别系统的流程图如下：

1. 获取图像
   首先需要通过前端的UI界面来选择获取车牌图像的方式：图片、视频或者摄像头，然后根据所选择方式来获取图像。
   

2. 图像预处理
   在车牌图像的预处理阶段，首先需要对前端传输的图像进行分辨率调整，然后通过高斯滤波、灰度化、开闭运算和图像融合等操作来对图像进行降噪处理，再通过边缘检测等处理，筛选出图像中所有可能的车牌候选区域。
   

3. 车牌定位
   在车牌定位阶段，首先对预处理后的结果采用轮廓检测处理，得到车牌存在的候选区域，然后根据车牌的尺寸规格删除一些不符合的区域，接着采用仿射变换对剩下的区域进行倾斜纠正，最后将纠正后的图像进行形态学转换HSV空间，根据像素点的值来判断该车牌是新能源车牌还是其他类型的车牌，然后结合对应类型的车牌特点筛选出符合车牌标准的区域，并进行定位。
   

4. 字符分割
   字符分割时，先对车牌图像进行二值化操作，将其变换成黑白影像，再将像素值按照列相加。根据投影结果和文字特征找出最优分割线来拆分图像。
   

5. 字符识别
   使用支持向量机SVM来对训练集进行训练并保存训练结果，结合SVM训练结果依次对拆分后的图像进行识别，最终得出车牌识别的结果。
   
   运行结果展示：
   界面：
   
   选择识别资源：
   
   识别结果：
   
   调用摄像头：