从图像处理到字符识别：基于STM32与C语言的车牌识别系统实现

🕗 发布于 2024-09-22 05:56 图像处理 stm32 c语言 物联网 人工智能

一、项目概述

本项目旨在通过软硬件结合的方式，设计并实现一个基于STM32的车牌识别系统实验。该系统主要用于自动识别车辆的车牌信息，广泛应用于智能交通管理、停车场管理等领域。

技术栈关键词

硬件：STM32单片机、OV7670摄像头、TFT显示屏
软件：C语言、图像处理算法
识别流程：图像预处理、二值化处理、车牌区域识别、字符分割、字符识别

二、系统架构

系统架构设计

本系统的硬件架构主要包括STM32单片机作为控制核心，OV7670摄像头用于图像采集，TFT显示屏用于结果展示。系统的通信协议采用I2C和SPI，以实现各组件之间的有效数据传输。

以下是系统架构图：

组件选择

STM32单片机：选择STM32F103系列，性能稳定，适合实时图像处理。
OV7670摄像头：具备较好的图像采集能力，支持640x480分辨率。
TFT显示屏：用于显示识别结果，选择适合STM32的SPI接口屏幕。

三、环境搭建和注意事项

环境搭建

硬件连接：
- 将OV7670摄像头与STM32通过I2C接口连接。
- 将TFT显示屏与STM32通过SPI接口连接。
- 确保电源供应稳定，避免因电压不稳造成的硬件损坏。
软件环境：
- 开发环境使用Keil uVision或STM32CubeIDE。
- 安装必要的库文件，如STM32的HAL库和相关图像处理库。

注意事项

确保图像采集环境光线适中，避免强光和阴影影响识别效果。
在进行字符分割时，注意车牌的清洁度，脏污会影响识别准确率。

四、代码实现过程

在本节中，我们将详细介绍基于STM32的车牌识别系统中各个模块的代码实现过程，包括图像预处理、二值化处理、车牌区域识别、字符分割和字符识别。每个模块的代码示例将配以详细的代码说明，以确保逻辑清晰、易于理解和维护。

1. 图像预处理模块

1.1 代码实现

图像预处理的主要目的是通过高斯滤波去除图像中的噪声，从而提高后续处理的准确性。以下是高斯滤波的实现代码。

#include <stdint.h>
#include <math.h>

#define KERNEL_SIZE 5
#define OFFSET (KERNEL_SIZE / 2)

// 高斯滤波核，包含5x5的权重
const float gaussianKernel[KERNEL_SIZE][KERNEL_SIZE] = {
    {1,  4,  6,  4,  1},
    {4, 16, 24, 16,  4},
    {6, 24, 36, 24,  6},
    {4, 16, 24, 16,  4},
    {1,  4,  6,  4,  1}
};

// 高斯滤波函数
void GaussianBlur(uint8_t* inputImage, uint8_t* outputImage, int width, int height) {
    int sum, x, y, i, j;
    int kernelSum = 256; // 高斯核的归一化因子

    for (y = 0; y < height; y++) {
        for (x = 0; x < width; x++) {
            sum = 0;
            // 应用高斯滤波核
            for (i = -OFFSET; i <= OFFSET; i++) {
                for (j = -OFFSET; j <= OFFSET; j++) {
                    int pixelX = x + j;
                    int pixelY = y + i;

                    // 确保不超出图像边界
                    if (pixelX >= 0 && pixelX < width && pixelY >= 0 && pixelY < height) {
                        sum += inputImage[pixelY * width + pixelX] * gaussianKernel[i + OFFSET][j + OFFSET];
                    }
                }
            }
            outputImage[y * width + x] = sum / kernelSum; // 除以归一化因子
        }
    }
}

1.2 代码说明

高斯滤波核：定义了一个5x5的高斯核，具体的权重值根据高斯函数的离散化版本计算得出。该核能够有效地平滑图像，去除高频噪声。
边界处理：在计算每个像素的值时，函数确保对输入图像的边界进行有效处理，避免访问越界。
归一化因子：通过将加权和除以一个固定的归一化因子（这里为256），确保输出图像的像素值在合理范围内。

2. 二值化处理模块

2.1 代码实现

二值化处理将图像转换为黑白图像，以便于后续的特征提取。以下是二值化处理的实现代码。

// 二值化处理函数
void BinarizeImage(uint8_t* inputImage, uint8_t* outputImage, int width, int height, int threshold) {
    for (int i = 0; i < width * height; i++) {
        outputImage[i] = (inputImage[i] > threshold) ? 255 : 0; // 大于阈值则为白色，小于则为黑色
    }
}

2.2 代码说明

输入输出：该函数接受三参数：输入图像、输出图像和图像的宽度和高度。阈值是用来区分前景和背景的关键参数。
二值化逻辑：通过比较每个像素值与阈值的大小，实现简单的二值化处理，结果为255（白色）或0（黑色）。

3. 车牌区域识别模块

3.1 代码实现

车牌区域识别通过查找图像中的特定边缘来确定车牌的位置。以下是车牌区域识别的实现代码。

// 车牌区域识别函数
void FindLicensePlateRegion(uint8_t* binaryImage, Rect* plateRegion, int width, int height) {
    int left = width, right = 0, top = height, bottom = 0;
    bool found = false;

    for (int y = 0; y < height; y++) {
        for (int x = 0; x < width; x++) {
            // 如果找到白色像素（车牌）
            if (binaryImage[y * width + x] == 255) {
                found = true;
                if (x < left) left = x;       // 更新最左边界
                if (x > right) right = x;     // 更新最右边界
                if (y < top) top = y;          // 更新最上边界
                if (y > bottom) bottom = y;    // 更新最下边界
            }
        }
    }

    // 如果找到车牌区域，更新车牌的矩形区域
    if (found) {
        plateRegion->x = left;
        plateRegion->y = top;
        plateRegion->width = right - left + 1;
        plateRegion->height = bottom - top + 1;
    } else {
        // 如果没有找到车牌区域，设置为无效值
        plateRegion->x = -1;
        plateRegion->y = -1;
        plateRegion->width = 0;
        plateRegion->height = 0;
    }
}

3.2 代码说明

矩形结构体：定义了一个 Rect 结构体来存储车牌区域的坐标和大小。
区域查找逻辑：通过遍历二值化图像，查找所有的白色像素（255），并根据这些像素更新车牌的边界（left、right、top、bottom）。
结果更新：找到车牌区域后，将其坐标和尺寸填入 plateRegion 结构体。如果未找到车牌，设置区域为无效值。

4. 字符分割模块

4.1 代码实现

字符分割的目的是从车牌区域中提取出单个字符。采用上下边缘投影法来完成这一任务。以下是字符分割的实现代码。

#define MAX_CHARACTERS 10

// 字符结构体
typedef struct {
    Rect boundingBox;
} Character;

// 字符分割函数
void SegmentCharacters(uint8_t* binaryImage, Rect plateRegion, Character* characters, int* charCount, int width) {
    int topProjection[plateRegion.height];
    int bottomProjection[plateRegion.height];
    memset(topProjection, 0, sizeof(topProjection));
    memset(bottomProjection, 0, sizeof(bottomProjection));

    // 计算上下边缘投影
    for (int y = plateRegion.y; y < plateRegion.y + plateRegion.height; y++) {
        for (int x = plateRegion.x; x < plateRegion.x + plateRegion.width; x++) {
            if (binaryImage[y * width + x] == 255) {
                topProjection[y - plateRegion.y]++;
                bottomProjection[y - plateRegion.y] = 1; // 标记字符存在
            }
        }
    }

    // 根据投影信息分割字符
    *charCount = 0; // 初始化字符计数
    for (int i = 0; i < plateRegion.height; i++) {
        if (bottomProjection[i] == 1) {
            if (*charCount < MAX_CHARACTERS) {
                characters[*charCount].boundingBox.x = plateRegion.x; // 设定x坐标
                characters[*charCount].boundingBox.y = plateRegion.y + i; // 设定y坐标
                characters[*charCount].boundingBox.width = plateRegion.width; // 设定宽度
                characters[*charCount].boundingBox.height = 1; // 设定高度为1
                (*charCount)++;
            }
        }
    }
}

4.2 代码说明

字符结构体：定义了一个 Character 结构体，包含一个 boundingBox，用于存储每个字符的边界框。
边缘投影：通过遍历车牌区域的每一行，统计每行中白色像素的数量（即字符的存在），将结果存储在 topProjection 和 bottomProjection 数组中。这里的 topProjection 记录每行的白色像素数，而 bottomProjection 标记字符的存在。
字符分割逻辑：在遍历结束后，依据 bottomProjection 数组的信息，确定字符的边界。若某行存在字符（即值为1），则将该行的边界信息填入 characters 数组，并增加字符计数。

5. 字符识别模块

5.1 代码实现

字符识别模块负责识别分割出来的字符。为了简化实现，这里我们采用模板匹配法作为字符识别的基本算法。以下是字符识别的实现代码。

#include <string.h>

#define NUM_CHARACTERS 36 // 假设我们只识别数字和字母

// 假设模板字符
const uint8_t characterTemplates[NUM_CHARACTERS][CHARACTER_HEIGHT][CHARACTER_WIDTH] = {
    // '0'到'9'和'A'到'Z'的字符模板
    // 这里省略具体模板数据
};

// 字符识别函数
char RecognizeCharacter(uint8_t* characterImage, int width, int height) {
    int bestMatchIndex = -1;
    int bestMatchScore = 0;

    // 遍历所有模板进行匹配
    for (int i = 0; i < NUM_CHARACTERS; i++) {
        int matchScore = 0;

        // 逐像素比较
        for (int y = 0; y < height; y++) {
            for (int x = 0; x < width; x++) {
                if (characterImage[y * width + x] == characterTemplates[i][y][x]) {
                    matchScore++; // 匹配得分
                }
            }
        }

        // 更新最佳匹配
        if (matchScore > bestMatchScore) {
            bestMatchScore = matchScore;
            bestMatchIndex = i;
        }
    }

    // 返回识别的字符
    if (bestMatchIndex >= 0) {
        return (bestMatchIndex < 10) ? '0' + bestMatchIndex : 'A' + (bestMatchIndex - 10);
    }
    return '?'; // 如果没有匹配，返回未知字符
}

5.2 代码说明

字符模板：定义了一个二维数组 characterTemplates，存储了所有待识别字符的模板。模板的维度为 CHARACTER_HEIGHT x CHARACTER_WIDTH，这里应根据实际字符的大小定义。
匹配逻辑：使用双重循环遍历每个模板，逐像素与待识别字符图像进行比较。每次匹配成功则得分加一，最终得到最佳匹配的字符索引。
返回识别结果：根据匹配的索引返回对应的字符，若无匹配结果则返回 ‘?’ 作为未知字符标识。

五、项目总结

本项目成功设计并实现了一个基于STM32的车牌识别系统，通过软硬件结合的方式，展示了工程技术人员在实践能力培养方面的重要性。系统的主要目标是自动识别车辆的车牌信息，并具备良好的实时处理能力，适用于智能交通管理、停车场管理等多个领域。

主要功能

图像采集：利用OV7670摄像头实时采集车辆的图像，为后续处理提供基础数据。
图像预处理：通过高斯滤波有效降低图像噪声，提高图像质量，为二值化处理做准备。
二值化处理：将预处理后的图像转换为二值图像，简化后续的特征提取与分析。
车牌区域识别：查找图像中的车牌区域，准确定位车牌的边界，为字符分割提供依据。
字符分割：根据车牌区域的信息，将车牌中的字符分割开来，为字符识别做准备。
字符识别：采用模板匹配法对分割出的字符进行识别，最终输出识别结果。

技术创新点

软硬件结合：通过STM32单片机与OV7670摄像头、TFT显示屏的有效结合，实现了实时图像处理与展示。
高效的图像处理算法：采用高斯滤波和上下边缘投影法相结合的方式，提升了车牌识别的准确度和效率。
模块化设计：将系统划分为多个功能模块，便于维护和扩展，增强了系统的可重用性。

实践意义

本项目通过实际动手操作，帮助工程技术人员深入理解图像处理算法和嵌入式系统的设计与实现，提升了其在实际工程中的应用能力。通过编写代码、调试硬件和优化算法，参与者能够更好地掌握电子工程、计算机科学和自动化控制等相关知识。

原文地址：https://blog.csdn.net/qq_40431685/article/details/142416653

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