本設計STM32F103RBT單片機為主控，控制OV7670攝像頭（帶FIFO）進行圖像采集，通過模式識別、匹配獲得車牌的識別結果，并在顯示屏上顯示。為盡大可能的提高處理速度，所以對STM32單片機進行了16倍頻。識別主要過程包括圖像采集、二值化分析、識別車牌區域、字符分割、字符匹配五過程。在有需要的地方上面可以增加計時計費功能，以便對車輛進行實時有效的管理。減少車輛過多造成困擾，減少城市交通帶來的負擔，在交通違章方面起到監督的作用。

1、圖像采集

圖像通過OV7670攝像頭進行數據采集，采集的圖像大小為320*240像素，像素格式為RGB565。每個像素由兩字節組成，第一字節的高五位是R，第一字節的低三位和第二字節的高三位組成G，第二字節的低五位是B。圖像通過STM32單片機讀取，并將數據進行特殊處理后，顯示于TFT顯示屏上。

2、二值化分析

攝像頭的數據在采集過程中，對每個像素進行二值化處理，即設定R、G、B的閾值。通過二值化處理，將像素值分為全黑0x0000和全白0xffff兩種。同時通過程序分析出每行的跳變點。分析跳變點的目的是識別出車牌區域。

3、識別車牌區域

通過二值化分析出各行的跳變點，車牌區域處由于字符，導致跳變點明顯較多，約大于15個，通過跳變點的分析和判斷，即可識別出車牌區域位置。如下圖中左側紅色標記點，即為各行的跳變點數目。本系統程序中設定跳變點大于15個，在連續行存在多個跳變點大于15的位置處，將起始位置設定為車牌區域的上邊邊界Y_up，結束位置設定為車牌區域的下邊邊界Y_down。再通過RGB-HSV顏色轉換，識別出車牌區域的左邊邊界X_left和右邊邊界X-right。這樣既可獲取車牌區域的準確邊界，如下圖藍色邊框范圍。

4、字符分割

車牌區域識別后，再次通過二值化進行字符的分割處理。處理過程中，獲取各個字符的左邊邊界kk和右邊邊界k，若分割出來的字符數為8，則分割比較準確。如下圖所示，豎向藍線為各個字符的邊界標記。字符分割，為下一步字符匹配準備總要參數。

5、字符匹配

字符分割后，進行歸一化處理，再逐一對各個字符進行字符匹配。字符模板通過取模軟件先提取出，存放于程序中，其大小為24*50的單一像素。匹配后，將相似性最大值的對應字符作為輸出結果，并予以顯示。

因單片機容量有限，目前車牌識別的漢字只有6個：渝閩京浙陜粵。買家可以通過更改程序，更換其他的漢字。數字和字母是全部能識別。

電路原理圖

系統供電為DC5V ，接入STM32核心板5V引腳。STM32核心板上通過穩壓芯片AMS1117將5V變為3.3V電壓，并通過核心板引腳輸出。3.3V電壓為STM32芯片、攝像頭模塊、TFT彩屏的供電電壓。焊接電路時，將攝像頭模塊和TFT彩屏接至3.3V引腳，而不是5V引腳。