OpenCV学习之车牌识别系统二：MFC界面及整体设计

该车牌识别的制作是为了学习OpenCV和数字图像处理为目的的，所以在制作过程中主要是为了有识别效果产生即可，没有做很完善的系统。

针对车身不为蓝色的汽车的蓝底白字的车牌进行车牌识别，故仅能识别这样的车牌。而且是对尾数进行识别，但稍加改动即可实现对整个车牌的识别，因为运用的时模板匹配的方法，识别效果不理想，但有利于对车牌识别整个系统的充分理解。

本文主要是对整体系统的整体设计进行介绍MFC的建立等没有做详尽的说明，比较简单住用到了按钮控件和编辑控件，又需要的读者壳查阅相关资料自行设计。在这里只给出完成后的整体的MFC图形界面，并对各个控件进行解释。

由图像界面可以看出系统具有四大部分分别为：定位(车牌定位)，矫正(车牌字符矫正)，切割(车牌字符切割)，识别(车牌字符识别)

该系统的使用方法：（注意每个过程与按钮对应）]

说明：定位     等同于   彩色滤波->Canny检测->闭操作->车牌定位         这个过程 又需要观察定位的过程的可逐步执行各个按钮

同理 矫正      等同于车牌灰度化->车牌二值化->水平矫正->边框去除->垂直矫正  

切割     等同于 字符切割

模板字符的训练过程：（因为数是）

读图 -> 定位->矫正->字符切割->根据切割后的字符填写对应字符(如 车牌字符的第六位肉眼观察为数字2   则在字符六后的编辑框内填写 2_1(下次再次出现填写2_2 依次类推  根据自己设定的模板数量来决定))->点击对应按钮保存模板(如 字符六后的编辑框填写2_1 后 点击  字符六   按钮即可将数字2_1的模板保存)

依次将0——9的字符模板都保存，最终结果如下图

模板字符识别过程：读图->定位->矫正->切割->识别

界面各控件的作用介绍：

读图按钮：可读取待识别或者用于提取模板字符的图片

彩色滤波：对车牌进行彩色滤波滤除非蓝色的区域，突出蓝底的车牌区域。

Canny检测：对彩色滤波后的图像进行边缘检测。

闭操作:对边缘检测的图像进行闭操作

车牌定位：根据闭操作后车牌区域的非零像素点个数，及闭区域的长高及比列等来确定车牌区域。

车牌灰度化：对提取的车牌进行灰度化处理

车牌二值化：二值化处理

水平矫正：将车牌字符进行水平矫正

边框去除：去除车牌的边框

垂直矫正：对字符进行垂直方向的矫正

字符切割：对矫正后的车牌字符根据字符间隔等信息将字符进行切割

字符X：点击后将对应的字符图片保存为对应编辑框中的图片名，我保存的时0_1,0_2,0_3,0_4,0_5,1_1,..........这些名字时后续识别中所需读取的模板文件名。

字符X后面对应的编辑框：填写对应字符将要保存图片的文件名。

识别：使用模板匹配对车牌的尾数进行识别。

只读编辑框：显示识别结果。

由上面的介绍可看出该车牌识别系统的局限性，但车牌识别的整个过程也就是如此。系统测试时图片为随机选取的图片(没有找个固定摄像头下采集大量图片便只好如此，在调试过程种有很多处理的麻烦)，0-9的模板字符数量均为5个(图片少所以模板数量也少的可怜)，识别采用的模板匹配方法，最终实现的效果差。