基于 STM32 的车牌识别系统
时间: 2025-06-28 17:08:20 浏览: 7
### 基于STM32的车牌识别系统设计与实现
#### 3.1 图像采集
图像采集作为车牌识别的第一步,至关重要。为了确保高质量的原始图片输入,通常采用带有CMOS传感器的摄像头模块来获取车辆前部或后部的照片。这些照片随后会被传输至STM32微控制器进行进一步处理[^1]。
```c
// 初始化相机接口函数示例
void Camera_Init(void){
// 配置GPIO, I2C/SPI通信协议等相关设置...
}
```
#### 3.2 图像预处理
由于实际拍摄环境复杂多变,所获得的图像可能存在噪声干扰等问题。因此,在正式进入车牌定位之前,需先对图像做必要的增强和平滑滤波等预处理工作,提高后续算法准确性。
```cpp
// 对图像执行高斯模糊以减少随机噪点影响
Mat GaussianBlur(const Mat& srcImage, Size ksize=Size(5,5), double sigmaX=0);
```
#### 3.3 车牌检测
这一阶段的目标是从经过初步优化后的灰度图中精确定位出车牌所在区域的位置坐标。常用的方法有边缘提取法、颜色特征分割以及模板匹配等多种技术手段相结合的方式完成此项任务。
```python
def detect_license_plate(image):
gray = cv.cvtColor(image,cv.COLOR_BGR2GRAY)
edges = cv.Canny(gray,50,150,L2gradient=True)
# 使用霍夫变换寻找矩形轮廓
linesP = cv.HoughLinesP(edges,...)
...
```
#### 3.4 字符识别
当成功框定住目标对象之后,则可以利用OCR光学字符读取工具包解析其中的文字内容。考虑到不同地区牌照样式差异较大,可能还需要额外训练专用模型才能达到理想效果。
```bash
tesseract image.png stdout -l eng --oem 1 --psm 7
```
综上所述,整个过程涉及到了多个学科交叉的知识领域,从底层硬件选型到最后的应用层开发都需要精心规划和调试。除了上述提到的核心功能外,还应考虑加入更多人性化交互界面和支持远程监控等功能特性,从而构建起更加完善可靠的智能交通管理系统[^4]。
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