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3.功能性需求分类
3.1 系统数据流图DFD
原图像 字符识别
图像预处理 车牌定位 字符检测 字符分割
3.2 学校教材购销系统DFD
系统数据字典:
名字:图像预处理
别名:图像处理
描述:车牌识别前的准备工作
定义:图像预处理=图像灰度化+图像二值化
位置:输出处理的图像
名字:车牌定位
别名:车牌定位
描述:定位车牌所在的区域
定义:车牌定位=车牌检测+图像分割
位置:输出字符
名字:字符识别
别名:字符识别
描述:识别出图像中的字符
定义:字符识别=字符检测+字符分割+字符识别
位置:输出字符
3.3 功能描述
1.车牌颜色定位车牌号码与文字识别
  车牌识别的基本步骤:牌照定位,定位图片中的照牌位置;牌照字符分割,把牌照中的字符分割出来;牌照字符识别,把分割好的字符进行识别,最终组成牌照号码以及牌照上的文字输出。车牌识别过程中,牌照颜色的识别依据算法不同,可能在上述不同步骤中实现,通常与车牌识别互相配合、互相验证。
2.单张图片、多张图片、单图片多车牌检测及识别
  车牌识别系统在实际的应用过程中,通常会遇到很多种情况,比如多辆汽车同时通难过过检测口,当遇到这种情况时,就要求系统具备多车牌同时检测的功能。
3.车牌偏斜扭转
    车牌偏斜扭转技术主要包括四个步骤a.目标区域的截取b.角度判断c.偏斜程度判断d.仿射变换。
我们需要将一个偏斜的车牌扭正,为了达成这个目的我们首先需要对图像进行旋转。因为旋转是个计算量很大的函数,所以我们需要考虑不再用全图旋转,而是区域旋转。在旋转过程中,会发生图像截断问题,所以需要使用扩大化旋转方法。旋转以后,只有偏斜视角的车牌才需要扭正,正视角的车牌不需要,因此还需要一个偏斜判断过程。如此一来,偏斜扭正的过程需要旋转,区域截取,扩大化,偏斜判断等等过程的协助,这就是整个流程中有这么多步需要处理的原因。
3.4 输入项目
原拍摄车牌的图像
3.5 输出项目
识别出的车牌字符,车牌颜色