毕业设计So Easy：Spring Boot+Maven+OpenCV实现车牌识别 |
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毕业设计So Easy：Spring Boot+Maven+OpenCV实现车牌识别
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很多计算机专业大学生经常和我交流：毕业设计没思路、不会做、论文不会写、太难了...... 针对这些问题，决定分享一些软、硬件项目的设计思路和实施方法，希望可以帮助大家，也祝愿各位学子，顺利毕业！  项目专栏：7天搞定毕业设计和论文 对计算机技术感兴趣的小伙伴请关注公众号：美男子玩编程，公众号优先推送最新技术博文，创作不易，请各位朋友多多点赞、收藏、关注支持~ 1、项目概述基于Spring Boot+Maven+OpenCV实现车牌识别，项目贯穿样本处理、模型训练、图像处理、对象检测、对象识别等技术点。 项目资源下载请参见：https://download.csdn.net/download/m0_38106923/87574521 2、开发环境jdk 1.8.61+maven 3.0+opencv 4.0.1 [或者：javacpp1.4.4、opencv-platform 4.0.1-1.4.4]tess4j 4.3.1spring boot 2.1.5.RELEASEyx-image-recognition 1.0.0版本3、项目架构B/S 架构，前端html + requireJS，后端java；数据库使用 sqlite3.0；接口文档使用swagger 2.0。4、项目功能蓝、绿、黄车牌检测及车牌号码识别；网上常见的轮廓提取车牌算法Java实现；HSV色彩分割提取车牌算法Java实现；harrcascade特征识别算法 Java实现；基于SVM算法的车牌检测训练Java实现；基于ANN算法的车牌号码识别训练Java实现；图片工具：目前实现了HSV色彩切割，后续将添加更多使用的图片处理工具，用于辅助算法优化。5、项目实现车牌识别整体流程主要分两个大的步骤： 使用多种算法，提取到车牌的轮廓，按轮廓从原图片获取车牌的切图，使用SVM算法模型，判断该切图是否是车牌； 根据车牌切图，判定车牌颜色，同时使用轮廓提取算法，提取车牌字符轮廓，按轮廓从二值图片获取车牌切图；使用ANN算法模型，分别使用中文字符模型、蓝牌模型、绿牌模型识别字符切图的文字内容。 5.1、提取车牌图像其目的是从车牌图片中，提取到包含车牌的图块，这里有三种实现方式： 轮廓提取算法； 色彩分割提取算法； 特征识别提取算法。 5.1.1、轮廓提取算法 该方法是互联网上常见的处理办法，大体流程基本一致，我这里稍微整理，也增加了一些优化； 以上操作步骤，还会包含一些其他小的步骤，比如：轮廓筛选、图像旋转校正等； 这种方法可以说比较具有通用性，自己调整一下一下各个步骤的一些参数，也能在特定场景下，大大增加识别准确率。 - 读取图像，转换大小，然后灰度化图像； - 高斯模糊，去除噪点； - sobel运算，检测图像边缘 - 图像二值化，将边缘转成白色(取值255)，其他内容转为黑色(取值0) - 图像闭操作，将临近的边缘线，合并成块 - 边缘腐蚀操作，将一些细小的连接线去掉，分离出一些大的块装区域 - 边缘膨胀，还原腐蚀操作影响的块状区域大小 - 还原图像到原始图像大小，根据二值图像，提取轮廓 - 根据提取的轮廓，从原始图像上，切图 - 将得到的切图，调整到固定大小： 136*36像素，用于SVM算法模型，判断是否是车牌 5.1.2、色彩分割提取算法这种方法在特定场景下，识别准确率比较高。  - 转换到HSV色彩空间，对hsv取值范围过滤(取值范围，可以使用我的色彩切割工具，大体定位)； - 蓝牌、绿牌、黄牌的操作步骤基本一致，区别仅在于HSV取值范围不一样 - 图像均衡化，增强对比度 - 图像二值化，得到车牌区域 - 图像闭操作，将车牌区域连成片 - 还原图像到原始图像大小，根据二值图像，提取轮廓 - 根据提取的轮廓，从原始图像上，切图 - 将得到的切图，调整到固定大小： 136*36像素，用于SVM算法模型，判断是否是车牌 5.1.3、特征识别提取算法这种方法，应用应该也比较广泛，人脸识别也常用这种方法。  - 使用harrcascade模型，直接识别图片中的图块位置，提取图块切图 - 将得到的切图，调整到固定大小： 136*36像素，用于SVM算法模型，判断是否是车牌 5.2、车牌字符识别车牌字符识别的目的是从车牌图块中，识别车牌的颜色、车牌号码。  - 使用SVM模型算法，判断图块是否是车牌 - 将图块转到HSV色彩空间，图像均衡化之后，根据H的取值范围及占比，计算属于何种颜色车牌 - 原图灰度化、高斯模糊 - 然后直接二值化；对于车牌来说一般仅包含两种颜色 - 边缘腐蚀、膨胀 - 水平或者垂直方向投影去除边框、铆钉干扰等 - 错切校正 - 轮廓提取，轮廓位置、大小校正、轮廓过滤等 - 提取字符图块，调整为统一大小20*20像素，使用ANN算法，识别图块的字符，计算置信度等  车牌字符识别，这种方式比较通用，成功率也比较高。 6、项目效果演示6.1、车牌识别 6.2、图像处理工具   项目资源下载请参考：https://download.csdn.net/download/m0_38106923/87574521 |
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