研究方向图像处理基于 HALCON 的车牌识别
摘要：本文首先介绍了计算机视觉的相关概念，并详细阐述了计算机视觉的相
关应用领域，而后介绍了 HALCON 机器视觉软件，详细地介绍了该软件的功能以
及应用领域，最后介绍了利用 HALCON 软件进行车牌识别的相关原理以及展示了
HALCON 软件进行车牌识别的具体效果。
关键词：计算机视觉；HALCON 机器视觉软件；车牌识别
一、计算机视觉相关概念
计算机视觉是一门研究如何使机器实现人体视觉系统功能的学科，更进一步地说，就是
使用计算机以及相关设备对生物视觉系统的一种模拟，它的主要任务就是通过对采集到的图
像或者视频信息进行处理从而获得相应的信息，形象地 说，就是给计算机安上眼睛（摄像机）
和大脑（算法），通过二者结合，让计算 机能够像人一样感知周围的环境。中国有成语“眼
见为实”，西方也有谚语“One picture is worth ten thousand words”，这都表现了视觉对于人类
的重要性，所以，计算机视觉的应用场景是非常广阔且实用的。众人周知的是，人眼能够迅
速的捕 捉到人体周围的环境变化然后反馈给大脑，大脑对收集来的图像信息做进一步处理，
从而判断事物的属性或者能够快速的预测出事物的运动轨迹从而对各种可能出现的情况做出
相应的反应；更加神奇的是，人类能够通过眼睛和大脑来分辨出人类或者其他物种情绪上的
喜怒哀乐。虽然人类的视觉系统足够强大，但在某些 环境下人类的视觉系统并不是那么的
“好用”。例如，在一些精度要求非常高的 场景之下，仅靠人眼是很难分别出观察物体之间细
微的差别，或是在极端恶劣的环境之下，人眼的观察能力也会被削弱，比如医疗检查，军事
观察，海底勘查以及人群密集场所下的安全监控等。在这些情况下，使用计算机视觉技术可
以取得较好的效果。计算机视觉系统的产生并非从无到有，它是自统计模式识别逐步发展而
来，而计算机视觉系统可以分为视频处理和图像处理两大部分，其核心问题是对视觉关键信
息的识别。
在七八十年代，随着现代电子计算 机的出现，计算机视觉技术也得到更好的发展，人们
开始尝试让计算机识别它所 看到的内容。九十年代，伴随着硬件条件的发展，计算机视觉技
术也逐渐走向一 个新的高度，各种新的视觉算法也应运而生，计算机视觉技术也在各个领域
表现 出优秀的应用潜力。进入二十一世纪后，随着互联网兴起以及摄像仪器的发展，产生了
海量的图 像数据，加之机器学习方法的广泛应用，计算机视觉发展迅速。以往许多基于规则
的处理方式，都被机器学习所替代，计算机自动从海量数据中总结归纳物体的特征，然后进
行识别和判断。在当前阶段，通过很多专家学者的研究，将计算机视觉系统确定为目标定位、
目标检测、目标跟踪和目标分析四个部分。
二、利用 HALCON 软件进行车牌识别
本文的主要目标是应用现有的开发工具，即 HALCON 机器视觉软件进行车牌识别这一任
务，这一任务也隶属于计算机视觉中的目标分析。HALCON 机器视觉软件属于德国 MVtec 公
司的研发产品，该软件包含了超过 1000 个算子的函数库，具体分类有：BLOB 分析、形态学、
模式匹配、测量、三维目标识别以及立体视觉等，可谓功能全面，性能强大。并且为了避免
重复开发，HALCON 在 Windows、Linux 和 Mac OS 环境下都能运行，具有良好的跨平台开发
性能。对于上述的函数库，HALCON 也支持包括 C、C++、C#、Visual Basic.NET 以及 Delphi 等
多种普通编程语言，同时 HALCON 也为数十种图像采集卡以及数百种工业相机提供接口，总
体来说，HALCON 可以满足绝大多数视觉应用的开发需求，是一款强大的便利的开发工具，
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