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基于STM32的车牌识别系统电路设计方案(原理图工程文件+程序)_百工联_工业互联网技术服务平台
基于STM32的车牌识别系统电路设计方案(原理图工程文件+程序)
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方案概述:

本系统基于STM32F103RBT单片机,采用OV7670摄像头进行图像采集,并通过一系列处理步骤实现车牌识别。系统的主要过程包括图像采集、二值化分析、识别车牌区域、字符分割和字符匹配。通过以上处理步骤,本系统能够实现基于STM32的车牌识别功能。

解决方案:
本系统基于STM32F103RBT单片机,采用OV7670摄像头进行图像采集,并通过一系列处理步骤实现车牌识别。系统的主要过程包括图像采集、二值化分析、识别车牌区域、字符分割和字符匹配。

首先,图像通过OV7670摄像头进行数据采集,采集的图像大小为320*240像素,像素格式为RGB565。每个像素由两字节组成,其中第一字节的高五位是R,第一字节的低三位和第二字节的高三位组成G,第二字节的低五位是B。采集到的图像数据经过特殊处理后,显示在TFT显示屏上。

接下来,对采集到的图像进行二值化分析。在采集过程中,对每个像素进行二值化处理,即设定R、G、B的阈值,将像素值分为全黑和全白两种。同时,通过程序分析出每行的跳变点,以识别出车牌区域。

通过二值化分析出各行的跳变点,可以判断出车牌区域的位置。在本系统中,设定跳变点大于15个作为判断条件。当连续行存在多个跳变点大于15的位置时,将起始位置设定为车牌区域的上边界Y_up,结束位置设定为车牌区域的下边界Y_down。通过RGB-HSV颜色转换,还可以识别出车牌区域的左边界X_left和右边界X_right,从而获取车牌区域的准确边界。

在识别出车牌区域后,再次进行二值化处理,对字符进行分割。通过获取各个字符的左边界和右边界,可以准确地分割出每个字符。如果分割出来的字符数为8,则分割比较准确。

最后,对分割出的字符进行归一化处理,并逐一进行字符匹配。字符模板通过取模软件提取出,并存放于程序中,大小为24*50的单一像素。通过匹配,选择相似性最大的字符作为输出结果,并进行显示。

需要注意的是,由于单片机容量有限,目前车牌识别的汉字只有6个:渝、闽、京、浙、陕、粤。但数字和字母是全部能够识别的。如果需要识别其他汉字,可以通过更改程序来实现。

通过以上一系列处理步骤,本系统能够实现基于STM32的车牌识别功能。
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