OpenCV学习之车牌识别系统一：概括

最近完成了基于MFC 的车牌识别系统：

整个系统包括车牌定位 车牌矫正  车牌切割 及车牌识别四大部份

在整体制作过程中有所感悟：

首先最大的感悟是，因为我没有搜索到可用于识别的车牌库图片，所以就从网上随便选取了一系列车牌图片用于识别，由于随机性 导致在对一些参数设置时不能对所有图片满足，但经过不断的尝试，最终可将大部分图片成功定位 矫正 切割。其中付出的代价时很艰辛的。如二值化处理，因为图片选取的随机型，尽管我使用了高亮度灰度比例来选取阈值，当几张图片适用时，其他图片却不适用，因而不得不对每张图片的数据进行观察对比，其工作量很大，好的结果是，通过度大量数据的观察，最终得到了适用于绝大多数的比例值。类似玉这种值的确定有很多，因而都得仔细查看数据来做判断值的确定。

然后是所有的阈值需要通过对数据的观察来进行确定，切不可自己进行猜测，事实证明，这样猜测的数据都部分适用后，稍微的修改时不能适用于大多数的图片，而且过程也很是熬人，所以多有的阈值确定都应该从数据出发，可以明确的看到适用的值的范围，再经过大多数的数据比对可以确定适用于大多数的阈值。

最后，应该注意图形界面的设计，可以方便操作。但是图形界面的设计，对数据的观察不方便，故我在设计时，首先应用普通的编程方式进行编程，然后再用MFC进行编程，二者用相同的函数，在MFC需要进行数据观察确定阈值时，然后在MFC种进行操作，这样既方便操作也方便对阈值的确定。

       对车牌识别系统有需要的或者都有需要的探讨的， 可以与作者发QQ联系：786628109