基于 STM32 的车牌识别系统【开源免费下载】

在智慧交通和物联网快速发展的背景下，车牌识别（LPR, License Plate Recognition）已成为停车场管理、社区门禁、道路监控等场景的核心技术之一。虽然传统车牌识别多依赖 PC 或边缘 AI 计算单元，但在资源受限、成本敏感的场景中，借助 STM32 + 外接摄像头 + 嵌入式轻量化算法 中低成本方案仍然非常具有应用价值。

本文将介绍一个基于 STM32 微控制器 的车牌识别系统设计方案，包括系统架构、硬件选型、软件流程、图像处理算法以及调试要点，为嵌入式 AI 入门和工程落地提供参考。

源码分享

直接放到之前写的文章里了，免费开源，下载学习即可。

https://blog.csdn.net/weixin_52908342/article/details/155576540

一、项目概述

本项目构建一个低成本、低功耗、可嵌入式部署的车牌识别系统。系统通过摄像头采集车辆图像，经由 STM32 进行图像预处理和特征提取，再将提取后的关键数据送入轻量车牌识别模型，最终解析出车牌号码。

该系统主要应用于以下场景：

• 小区门禁、固定车位管理
• 道闸系统停车收费
• 校园/园区车辆进出管理
• 低端 IoT 设备快速部署

由于 STM32 本身算力有限，本项目采用 轻量化识别方案：在 MCU 侧完成图像预处理 + 车牌定位，通过外接 AI 协处理或者本地字符识别（如 SVM/模板匹配）完成最终车牌识别，效率高、成本低。

二、系统整体架构

系统主要由以下模块构成：

1. 摄像头模块（OV2640/GC0328）

负责捕捉车辆图像，支持 JPEG 输出格式，便于 STM32 解码与处理。

2. STM32 主控（推荐 STM32F407 / H743）

承担以下核心功能：

• 摄像头数据采集（DCMI）
• 图像预处理（灰度化、边缘检测）
• 车牌区域定位（颜色阈值、Sobel 边缘、形态学）
• 字符切割与简单识别
• 与外设通讯（UART/WiFi/4G）

3. 外接存储（SD 卡 / PSRAM）

用于缓存图像帧和处理过程中间结果。

4. 识别结果输出模块

如：

• OLED 显示车牌
• UART 传输至上位机
• 通过 ESP8266/4G 模块上传云端
• 控制道闸开关

典型架构图

摄像头 → STM32 → 图像预处理 → 车牌定位 → 字符识别 → 通信输出 / 控制执行机构

三、硬件设计要点

1. STM32 选型建议

F4 系列即可实现基本车牌定位与字符识别。

2. 摄像头接口设计（以 OV2640 为例）

• DCMI 数据接口
• I2C 控制摄像头寄存器
• XCLK 由 STM32 提供
• 推荐使用 JPEG 模式（减少数据量）

注意：DCMI 引脚需高速信号布线，保证信号完整性。

3. 电源及稳定性设计

• 图像处理耗电较高，保证 3.3V 稳定供电
• 摄像头模块需独立滤波
• 系统建议加入 ESD 保护（户外场景）

四、软件方案设计

1. 图像采集与处理流程

DCMI 采图 → JPEG 解码 → 灰度化 → 二值化 → 边缘检测 → 车牌定位 → 字符分割 → 字符识别

2. 关键图像算法实现

(1) 灰度化

简化计算：

Gray = (R*30 + G*59 + B*11) / 100

(2) 车牌颜色检测（蓝牌）

使用 HSV 阈值分割：

H: 100~140
S: 80~255
V: 50~255

筛选出蓝色区域。

(3) 边缘检测

Sobel 算子：

G = |Gx| + |Gy|

STM32 使用 ARM CMSIS-DSP 可提高效率。

(4) 车牌区域定位

依据以下规则：

• 长宽比约为 4:1
• 车牌区域边缘密集
• 面积需达到阈值
• 采用形态学闭操作增强连通性

(5) 字符切割

通过垂直投影定位每个字符：

统计每列黑色像素数量 → 判断字符分界

(6) 字符识别

可选方案：

• 模板匹配（简单高效）
• SVM 分类器
• 小型神经网络（如 TinyML + CMSIS-NN）

五、通信与系统集成

STM32 识别车牌后，支持多方式输出：

1. 串口输出

便于上位机接收处理。

2. WiFi/ESP8266 上传

通过 MQTT / HTTP 上传云服务。

3. 控制定制设备

如道闸、摄像灯光、语音播报等。

六、系统调试经验总结

1. 图像数据量大，需合理管理内存

• 使用 DMA + 缓冲区减少 CPU 占用
• 采用 QVGA 分辨率（320x240）提升帧率

2. 车牌定位比字符识别更重要

抠图准确率直接影响最终结果。

3. 户外光照变化大，需要自适应阈值

建议采用 Otsu 或动态阈值处理。

4. 提前构建多种模板或训练数据

提升不同车牌字体/颜色的识别率。

七、项目扩展方向

进一步升级可实现：

1. 使用 STM32H7 + CMSIS-NN 部署轻量 CNN

实现 MCU 本地深度学习模型推理。

2. 加入边缘 AI 芯片（如 Kendryte K210）

STM32 控制 + K210 识别，实现高精度 LPR。

3. 增加夜间红外补光 + ISP 预处理

提高复杂环境下的识别质量。

八、总结

基于 STM32 的车牌识别系统以其低成本、低功耗、可嵌入式部署等优势，在物联网和智慧交通领域具有广泛应用价值。本项目介绍了从硬件选型、系统架构、图像算法到通信模块的完整实现路径，可作为实际工程搭建的参考模板。

如果你正在进行嵌入式 AI 或图像识别类项目，STM32 车牌识别方案是一个非常好的入门方向，同时也是嵌入式系统结合 AI 的典型实践案例。