基於 STM32 的車牌識別系統【開源免費下載】
在智慧交通和物聯網快速發展的背景下，車牌識別（LPR, License Plate Recognition）已成為停車場管理、社區門禁、道路監控等場景的核心技術之一。雖然傳統車牌識別多依賴 PC 或邊緣 AI 計算單元，但在資源受限、成本敏感的場景中，藉助 STM32 + 外接攝像頭 + 嵌入式輕量化算法 中低成本方案仍然非常具有應用價值。
本文將介紹一個基於 STM32 微控制器 的車牌識別系統設計方案，包括系統架構、硬件選型、軟件流程、圖像處理算法以及調試要點，為嵌入式 AI 入門和工程落地提供參考。
源碼分享
直接放到之前寫的文章裏了，免費開源，下載學習即可。
https://blog.csdn.net/weixin_52908342/article/details/155576540
一、項目概述
本項目構建一個低成本、低功耗、可嵌入式部署的車牌識別系統。系統通過攝像頭採集車輛圖像，經由 STM32 進行圖像預處理和特徵提取，再將提取後的關鍵數據送入輕量車牌識別模型，最終解析出車牌號碼。
該系統主要應用於以下場景：
- 小區門禁、固定車位管理
- 道閘系統停車收費
- 校園/園區車輛進出管理
- 低端 IoT 設備快速部署
由於 STM32 本身算力有限，本項目採用 輕量化識別方案：在 MCU 側完成圖像預處理 + 車牌定位，通過外接 AI 協處理或者本地字符識別（如 SVM/模板匹配）完成最終車牌識別，效率高、成本低。
二、系統整體架構
系統主要由以下模塊構成：
1. 攝像頭模塊（OV2640/GC0328）
負責捕捉車輛圖像，支持 JPEG 輸出格式，便於 STM32 解碼與處理。
2. STM32 主控（推薦 STM32F407 / H743）
承擔以下核心功能：
- 攝像頭數據採集（DCMI）
- 圖像預處理（灰度化、邊緣檢測）
- 車牌區域定位（顏色閾值、Sobel 邊緣、形態學）
- 字符切割與簡單識別
- 與外設通訊（UART/WiFi/4G）
3. 外接存儲（SD 卡 / PSRAM）
用於緩存圖像幀和處理過程中間結果。
4. 識別結果輸出模塊
如：
- OLED 顯示車牌
- UART 傳輸至上位機
- 通過 ESP8266/4G 模塊上傳雲端
- 控制道閘開關
典型架構圖
攝像頭 → STM32 → 圖像預處理 → 車牌定位 → 字符識別 → 通信輸出 / 控制執行機構三、硬件設計要點
1. STM32 選型建議
| 系列 | 優點 | 推薦用途 |
|---|---|---|
| STM32F4 | DCMI接口 + 168MHz + 192KB SRAM | 常規低端車牌識別系統 |
| STM32H7 | 480MHz + 大容量RAM + 更強DSP能力 | 採用更復雜算法場景 |
| STM32F1 | 無 DCMI，不推薦直接處理圖像 | 可作為輔助控制板使用 |
F4 系列即可實現基本車牌定位與字符識別。
2. 攝像頭接口設計（以 OV2640 為例）
- DCMI 數據接口
- I2C 控制攝像頭寄存器
- XCLK 由 STM32 提供
- 推薦使用 JPEG 模式（減少數據量）
注意：DCMI 引腳需高速信號佈線，保證信號完整性。
3. 電源及穩定性設計
- 圖像處理耗電較高，保證 3.3V 穩定供電
- 攝像頭模塊需獨立濾波
- 系統建議加入 ESD 保護（户外場景）
四、軟件方案設計
1. 圖像採集與處理流程
DCMI 採圖 → JPEG 解碼 → 灰度化 → 二值化 → 邊緣檢測 → 車牌定位 → 字符分割 → 字符識別2. 關鍵圖像算法實現
(1) 灰度化
簡化計算：
Gray = (R*30 + G*59 + B*11) / 100(2) 車牌顏色檢測（藍牌）
使用 HSV 閾值分割：
H: 100~140
S: 80~255
V: 50~255篩選出藍色區域。
(3) 邊緣檢測
Sobel 算子：
G = |Gx| + |Gy|STM32 使用 ARM CMSIS-DSP 可提高效率。
(4) 車牌區域定位
依據以下規則：
- 長寬比約為 4:1
- 車牌區域邊緣密集
- 面積需達到閾值
- 採用形態學閉操作增強連通性
(5) 字符切割
通過垂直投影定位每個字符：
統計每列黑色像素數量 → 判斷字符分界(6) 字符識別
可選方案：
- 模板匹配（簡單高效）
- SVM 分類器
- 小型神經網絡（如 TinyML + CMSIS-NN）
五、通信與系統集成
STM32 識別車牌後，支持多方式輸出：
1. 串口輸出
便於上位機接收處理。
2. WiFi/ESP8266 上傳
通過 MQTT / HTTP 上傳雲服務。
3. 控制定製設備
如道閘、攝像燈光、語音播報等。
六、系統調試經驗總結
1. 圖像數據量大，需合理管理內存
- 使用 DMA + 緩衝區減少 CPU 佔用
- 採用 QVGA 分辨率（320x240）提升幀率
2. 車牌定位比字符識別更重要
摳圖準確率直接影響最終結果。
3. 户外光照變化大，需要自適應閾值
建議採用 Otsu 或動態閾值處理。
4. 提前構建多種模板或訓練數據
提升不同車牌字體/顏色的識別率。
七、項目擴展方向
進一步升級可實現：
1. 使用 STM32H7 + CMSIS-NN 部署輕量 CNN
實現 MCU 本地深度學習模型推理。
2. 加入邊緣 AI 芯片（如 Kendryte K210）
STM32 控制 + K210 識別，實現高精度 LPR。
3. 增加夜間紅外補光 + ISP 預處理
提高複雜環境下的識別質量。
八、總結
基於 STM32 的車牌識別系統以其低成本、低功耗、可嵌入式部署等優勢，在物聯網和智慧交通領域具有廣泛應用價值。本項目介紹了從硬件選型、系統架構、圖像算法到通信模塊的完整實現路徑，可作為實際工程搭建的參考模板。
如果你正在進行嵌入式 AI 或圖像識別類項目，STM32 車牌識別方案是一個非常好的入門方向，同時也是嵌入式系統結合 AI 的典型實踐案例。
