第一章 绪论主要介绍了本文的研究背景研究现状以及相关文献。

第二章 主要介绍在进行车牌处理之前那所需要知道的一些预备知识，包括图像的彩色图像 的一些基本概念，图像处理时需要的一些概念，以及需要使用的库文件和图形化界面。最后还 介绍了中国车牌的主要特点，以方便后续算法的实现。

第三章 本章主要介绍了车牌识别的主要算法，包括了图像的预处理算法，车牌的定位算 法，字符分割的算法和字符识别的算法。

第四章 主要介绍了嵌入式平台的基本知识，系统的实现，包括搭建开发环境，安装交叉编 译工具，整合 QtCreator，裁剪并移植 Linux 系统，移植识别系统。最后给出了实验结果。

2 预备知识

一般来说，一个典型的车牌识别系统[15]，包括由前端设备进行的采集图像额过程，分析仪 器进行的车牌识别处理，以及后端服务器进行的相关结果的处理。工作流程大致有下面几步： 采集原始图像、预处理原始图像、车牌图像的定位、分割字符、识别字符、结果处理。

图 2。1 车牌识别系统的基本工作流程

在图像采集的过程中，由于外界的各种不确定因素的干扰，导致了图像的质量有所下降， 以及后续的识别效果不佳。因此在图像识别之前，需要先对牌照图像进行预处理，以达到尽量 消除噪声、抑制无用特性、突出需要识别区域的特征的作用。

车牌原始图像一般会包含车牌和车牌的背景图像，在进行下一步的字符分割之前，首先要 定位到车牌的位置，并将车牌从原始图像中分离出来。如果车牌定位算法不够准确，字符分割 的难度将会增加，甚至无效，从而整个系统的识别率会受到影响。

字符分割的作用是在已经得到的车牌图像中找到每个字符的图像，并进行分割，字符图像 的分割有利于单个字符的的识别。字符提取的基本策略有：基于图像特征的分割策略和基于识 别的分割策略。

经过字符分割后的单个字符图像大小并不一定一样，所以为了便于字符识别，需要我们将 输入进来的字符图片进行统一尺寸的操作。

2。1 彩色图像的基本概念

计算机中显示的任何颜色都可以由蓝、绿、红三种颜色表示，简称为三基色。常见的 7 种 颜色对应的 RGB 值如下。

表 2。1 常见颜色的 RGB 值

颜色名 R 值 G 值 B 值

红 255 0 0

绿 0 255 0

蓝 0 0 255

白 255 255 255

黑 0 0 0

青 0 255 255

紫 255 0 255

  黄 255 255 OpenCV车牌识别技术在嵌入式系统上的开发与实现(4):http://www.youerw.com/jisuanji/lunwen_84805.html