一、项目背景与目标

随着汽车保有量激增，传统停车场管理方式（人工登记、刷卡进出）效率低下、易出错，难以满足现代化需求。基于OpenCV的车牌识别停车场管理系统，通过计算机视觉技术实现车辆自动识别、进出记录、费用计算等功能，可显著提升管理效率与用户体验。

本项目的核心目标包括：

1. 车牌识别：利用OpenCV实现高精度车牌定位与字符识别。
2. 系统集成：结合Python开发后端逻辑，PyQt5构建用户界面。
3. 功能扩展：支持车辆进出记录、费用计算、数据统计等。

二、技术选型与工具链

1. OpenCV：图像处理核心

OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是开源计算机视觉库，提供丰富的图像处理函数（如边缘检测、形态学操作、轮廓提取等），是车牌识别的关键工具。

2. Python：后端开发语言

Python因其简洁的语法、丰富的库支持（如NumPy、Pandas）成为首选开发语言，可快速实现算法逻辑与数据处理。

3. PyQt5：UI界面设计

PyQt5是Qt库的Python绑定，支持跨平台GUI开发，提供丰富的控件（按钮、表格、图表等），适合构建用户友好的管理界面。

三、车牌识别算法实现

1. 车牌定位

步骤：

1. 图像预处理：灰度化、高斯模糊去噪。
2. 边缘检测：使用Canny算法提取车辆轮廓。
3. 形态学操作：膨胀、腐蚀增强车牌区域。
4. 轮廓筛选：根据长宽比、面积过滤非车牌区域。

代码示例：

import cv2
import numpy as np
def locate_license_plate(image):
    gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    blurred = cv2.GaussianBlur(gray, (5, 5), 0)
    edges = cv2.Canny(blurred, 50, 150)
    kernel = np.ones((5,5), np.uint8)
    dilated = cv2.dilate(edges, kernel, iterations=1)
    contours, _ = cv2.findContours(dilated, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
    for cnt in contours:
        x, y, w, h = cv2.boundingRect(cnt)
        aspect_ratio = w / h
        if 2 < aspect_ratio < 6 and 1000 < w * h < 20000:  # 筛选车牌长宽比与面积
            return image[y:y+h, x:x+w]
    return None

2. 车牌字符识别

步骤：

1. 字符分割：基于垂直投影法分割单个字符。
2. 模板匹配：将字符与预定义模板（数字、字母）比对。
3. 结果拼接：组合识别结果生成车牌号。

代码示例：

def recognize_characters(plate_image):
    gray = cv2.cvtColor(plate_image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    _, thresh = cv2.threshold(gray, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV + cv2.THRESH_OTSU)
    contours, _ = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
    contours = sorted(contours, key=lambda x: cv2.boundingRect(x)[0])  # 按x坐标排序
    templates = {  # 预定义字符模板（需提前加载）
        '0': cv2.imread('templates/0.png', 0),
        '1': cv2.imread('templates/1.png', 0),
        # ...其他字符
    }
    license_plate = ""
    for cnt in contours:
        x, y, w, h = cv2.boundingRect(cnt)
        char_roi = thresh[y:y+h, x:x+w]
        best_score = -1
        best_char = ""
        for char, template in templates.items():
            res = cv2.matchTemplate(char_roi, template, cv2.TM_CCOEFF_NORMED)
            _, score, _, _ = cv2.minMaxLoc(res)
            if score > best_score:
                best_score = score
                best_char = char
        license_plate += best_char
    return license_plate

四、PyQt UI界面设计

1. 界面布局

主界面包含以下模块：

• 实时摄像头显示区：展示停车场入口画面。
• 车牌识别结果区：显示识别车牌号、进出时间。
• 操作按钮区：开始识别、停止识别、数据查询。
• 数据统计区：今日车流量、收费总额。

2. 核心代码实现

from PyQt5.QtWidgets import QApplication, QMainWindow, QVBoxLayout, QLabel, QPushButton, QWidget
import sys
class ParkingSystemUI(QMainWindow):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.init_ui()
    def init_ui(self):
        self.setWindowTitle("智能停车场管理系统")
        self.setGeometry(100, 100, 800, 600)
        # 主布局
        main_widget = QWidget()
        layout = QVBoxLayout()
        # 摄像头显示区
        self.camera_label = QLabel("摄像头画面")
        layout.addWidget(self.camera_label)
        # 识别结果区
        self.result_label = QLabel("识别结果：待识别")
        layout.addWidget(self.result_label)
        # 操作按钮
        self.start_btn = QPushButton("开始识别")
        self.stop_btn = QPushButton("停止识别")
        layout.addWidget(self.start_btn)
        layout.addWidget(self.stop_btn)
        main_widget.setLayout(layout)
        self.setCentralWidget(main_widget)
if __name__ == "__main__":
    app = QApplication(sys.argv)
    window = ParkingSystemUI()
    window.show()
    sys.exit(app.exec_())

五、系统功能详解

1. 车辆进出管理

• 进场流程：摄像头捕获车辆图像→车牌识别→记录进场时间→抬杆放行。
• 出场流程：车牌识别→匹配进场记录→计算停车时长与费用→显示收费信息→抬杆放行。

2. 数据统计与分析

• 车流量统计：按日/月统计进出车辆数。
• 收费统计：生成收费报表，支持导出Excel。
• 异常报警：识别无牌车、套牌车并触发警报。

六、优化与扩展建议

1. 性能优化：使用多线程处理图像识别，避免UI卡顿。
2. 深度学习集成：替换传统算法为YOLO等深度学习模型，提升识别率。
3. 云平台对接：将数据上传至云端，实现多停车场集中管理。

七、总结

本项目通过OpenCV实现车牌识别核心功能，结合Python与PyQt5构建完整停车场管理系统，具有开发成本低、扩展性强等优点。开发者可根据实际需求调整算法参数或增加功能模块（如支付接口、会员管理），快速部署至各类停车场场景。