LabVIEW开发基于图像处理的车牌检测系统
自动车牌识别的一般步骤是图像采集、去除噪声的预处理、车牌定位、字符分割和字符识别。结果主要取决于所采集图像的质量。在不同照明条件下获得的图像具有不同的结果。在要使用的预处理技术中，必须将彩色图像转换为灰度，以减少其他技术的计算时间。有多种公式可用于进行此转换。由于自动车牌识别可以归入文本识别类别，因此亮度是灰度转换的最佳选择之一。自动车牌识别所需的另一个过程是灰度图像的二值化。与灰度图像的处理相比，黑白图像的处理花费的时间更短。
模板匹配因其简单高效而被广泛使用。Gabor过滤器也是OCR中用于提取特征的技术之一。根据需要，提取的特征的数量和质量不同。Gabor滤波器不仅高效，而且识别率高。数学形态学的概念极大地有助于提取车牌区域。对于车牌的分割和识别，可以使用数字图像标签和模板匹配。在所有成像技术中，高动态测距正变得越来越流行和重要。为了改进这项技术，对系统进行了重大改进。为了减少高动态测距视频数据中的失真，借助发光掩模进行量化有很大帮助。
作为输入给出的图像由红色、绿色和蓝色组成。在RGB颜色中，红色的波长最高，其次是绿色和蓝色。绿色的优点是它给眼睛带来舒缓的效果。因此，绿色的贡献应该增加，红色的贡献应该减少。蓝色的百分比应该是三者中最低的。
形态学开合后，应提取车牌。车牌将是矩形的，因此找出图像中所有可能的矩形形状将给我们带来车牌。矩形车牌将具有特定的面积和高宽比。识别出车牌中所有可能的矩形形状中与两个参数匹配的矩形形状。使用标识的矩形的位置，从图像中提取车牌。
提取过程完成后，下一步是分割车牌中的字符。这样做是为了识别车牌中的字符。一旦车牌中的字符被分割，就会使用光学字符识别（OCR）来识别它们。OCR由作为数据集提供的字符进行训练，并存储信息。这使OCR能够识别其他图像中的字符。
使用Excel插件软件将短信发送到给定的手机号码。除了使用Excel插件软件，物联网也可用于向给定的手机号码发送消息.如果OCR算法也支持非标准字体格式，则可以确保准确率的提高。使用摄像头模块，当车辆不遵守交通信号时，可以拍摄照片。当信号为红色时，超声波传感器可用于确定车辆是否越过停车线。之后，可以进行图像处理以获取该汽车的详细信息。详细信息包括车辆编号、州和车辆注册的地区。当信号为绿色和橙色时，不会绘制线条，但当信号为红色时，会自动绘制线条以找出车辆。
