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)
单片机ov7670电路设计方案STM32F103
简介
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。
正文
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。
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。