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系统设计

车牌自动识别是以计算机视觉处理、数字图像处理、模式识别等技术为基础，对摄像机所拍摄的车辆图像或者视频图像进行处理分析，得到每辆车的车牌号码，从而完成识别的过程。在此基础上，可实现停车场出入口收费管理、盗抢车辆管理、高速公路超速自动化管理、闯红灯电子警察、公路收费管理等各种交通监管功能。
一、系统处理流程

车牌自动识别系统的设计包含车辆图像获取、车牌区域定位、车牌特征轮廓提取和车牌内容识别环节。

二、车牌获取

车牌图像获取是进行车牌识别的首要环节，车牌图像可以从摄像机拍摄的车辆图像或者视频图像中进行抽取，车牌图像的获取也可由用户手机拍摄后传入车牌识别系统。

三、灰度图像生成

摄像机拍摄的含有车牌信息的车辆图像是彩色的，为了提高车牌识别的抗外界干扰的能力，先将彩色车辆图像生成二值的灰度图像，实现基于色调的车牌区域定位。由于国内的车牌往往是蓝底白字，因此，可以利用图像的色调或者色彩饱和度特征，生成二值灰度图像，从而实现更加准确地定位车牌位置。

四、车牌区域定位

车牌区域的定位采用基于形状的方法。由于车辆图像背景比较复杂，所以应该根据车牌的特征进行初次筛选。车牌的特征可以选择中国车牌的大小、比例特征，因为车牌都是固定的矩形形状，通过首先寻找图像上拥有矩形特征的区域，然后再抽取这些区域，再结合车牌的长宽的比例特征可以筛选出相应的矩形区域，从而实现对车牌的准确定位。

五、特征轮廓提取

OpenCV 与 Python 的接口中使用 cv2.fifindContours() 函数来查找检测物体的轮廓。

图3 和 图4 为特征轮廓提取前后的效果对比图 ：

六、车牌内容识别

车牌内容识别时，通过计算候选车牌区域蓝色数值（均值）的最大值，确定最终的车牌区域。对于选定的车牌轮廓，首先进行粗定位，即对车牌进行左右边界回归处理，去除车牌两边多余的部分，然后进行精定位，即将车牌送入 CRNN 网络进行字符识别，利用左右边界回归模型，预测出车牌的左右边框，进一步裁剪，进行精定位。基于文字特征的方法是根据文字轮廓特征进行识别，经过相应的算法解析，得到结果。

def find_car_num_brod():
    watch_cascade = cv2.CascadeClassifier('D:\pycharm\pycharm_work\chepai\cascade.xml')
    # 先读取图片
    image = cv2.imread("D:\pycharm\pycharm_work\chepai\capture_img\car1.jpg")
    resize_h = 1000
    height = image.shape[0]
    scale = image.shape[1] / float(image.shape[0])
    image = cv2.resize(image, (int(scale * resize_h), resize_h))
    image_gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_RGB2GRAY)
    watches = watch_cascade.detectMultiScale(image_gray, 1.2, 2, minSize=(36, 9), maxSize=(36 * 40, 9 * 40))
​
    print("检测到车牌数", len(watches))
    for (x, y, w, h) in watches:
        cv2.rectangle(image, (x, y), (x + w, y + h), (0, 0, 255), 1)
        cut_img = image[y + 5:y - 5 + h, x + 8:x  + w]  # 裁剪坐标为[y0:y1, x0:x1]
        cut_gray = cv2.cvtColor(cut_img, cv2.COLOR_RGB2GRAY)
​
        cv2.imwrite("D:\pycharm\pycharm_work\chepai\num_for_car.jpg", cut_gray)
        im = Image.open("D:\pycharm\pycharm_work\chepai\num_for_car.jpg")
        size = 720, 180
        mmm = im.resize(size, Image.ANTIALIAS)
        mmm.save("D:\pycharm\pycharm_work\chepai\num_for_car.jpg", "JPEG", quality=90)
        break