该系统可用作车牌识别开发的参考
根据要实现的基于win10设备的车牌自动识别系统的基本功能，设计程序的整体结构。
主要技术结构为：
- 使用opencv实现车辆图像信息的采集
- 拟采用dlib提取车牌的特征信息
- 使用mysql存储识别车辆的信息
- 使用qt设计车牌自动识别系统的界面
程序的实现步骤为：
- 车牌信息采集
- 使用opencv调用摄像头获取含车牌信息的图片
- 车牌图像预处理
- 通过高斯平滑、中值滤波的方式预处理图像，减少图像中的噪声
- 通过膨胀和腐蚀技术，让车牌的轮廓变得更为明显
- 车牌定位
- 灰度化处理
- 根据车牌的彩色图片进行灰度化处理成灰度图像
- 边缘检测
- 检测车牌的边缘，拟采用Roberts边缘检测算子、Sobel边缘检测算子、Krisch边缘检测算子或是Laplacian边缘检测算子进行边缘检测。
- 二值化处理
- 定位图像符合区域
- 灰度化处理
- 车牌字符分割
- 去除定位车牌时使用的边框信息，只保留车牌字母、数字、汉字图像
- 使用垂直投影和水平投影实现车牌中字母、数字、汉字的分割
- 最终得到每一个单独的字母、数字、汉字
- 车牌信息识别
- 对车牌信息，每一个字进行归一化处理
- 对车牌信息，每一个字进行细化处理，利于后续的特征值提取
- 字符识别
- 通过模板匹配进行字符识别
- （可能实现）通过神经网络进行特征值训练，并进行车牌识别
- 车牌信息的数据库增删查改
- 得到识别结果，与云服务器上mysql数据库存储的信息进行比对，如果有，则调用对应车辆基本信息，如果无，则可以进行数据录入
- 车牌识别系统的显示功能
- 将数据库调出的信息展示在系统界面中，方便交警查看
- 车牌识别系统的录入功能
- 如果数据库中没有车辆信息，则交警可从车牌自动识别系统的输入界面中进行信息输入，将结果录入云服务器数据库中。