opencv 学习之 车牌识别

去年三月写过一篇文章，就是这货：

http://blog.csdn.net/u010477528/article/details/44095699

车牌提取，基于OpenCV，当时仅做到车牌提取，后来懒惰吧，一拖再拖，拖到现在。

接下来做一下字符分割和识别。恩，先上一张车牌吧。

1、字符分割

分割的话简单，方法也比较多。看网上有人通过不断切割的方式，直到出现理想轮廓，没试过，不知道效果。

直接把车牌设置成ROI区域，拷贝成图片，在新的图片中提取轮廓。此处图像预处理与原来不同。

除了汉字，字母和数字基本都是一个轮廓，所以对于车牌，形态学处理稍微膨胀下就好了。

//ROI设置

cvSetImageROI(src_img,  rect);

cvCopyImage(src_img,plate_img);

cvResetImageROI(src_img);

 

效果像下面这样。

图：原图中定位车牌

图：车牌提取出来

下来就轮廓提取，不要的轮廓删掉，提出7个轮廓来。

cvFindContours(plate_img,storage, &contour, sizeof(CvContour), CV_RETR_CCOMP, CV_CHAIN_APPROX_SIMPLE);

 

找到轮廓并设置筛选条件，plate_img 就是刚才提出来的车牌，上面那个图。

之后呢，如法炮制，将各字符设置ROI并提取。此步骤是在轮廓检测阶段，若当前轮廓符合条件，则设置ROI。

cvSetImageROI(plate_img,  rect);

cvCopyImage(plate_img,plate_number);

cvResetImageROI(plate_img);

 

plate_number就是提取出来的一个个的小字符，效果如下

不知道轮廓提取的顺序基于什么原理，反正最后依照轮廓 x 坐标重新排列一下就好。

提出7个轮廓来，每提出一个，识别一次。

2、字符识别

先在网上下载一个字符库，不用太专业。下面这个就行。

http://download.csdn.net/detail/bailichun19901111/8306831 

下来就是字符和模板的匹配了。

_finddata_t   FileInfo;    

string FilePathStr;

char * FilePath = "..\\templet\\";

long   Handle =_findfirst(FilePathStr.assign(FilePath).append("*.bmp").c_str(),&FileInfo);

 

templet文件夹存放模板，放在工程目录下就行。

_findfirst() 这个函数是读取文件夹下文件信息，第一个参数是目录，信息存第二个参数里面。

然后_findnext( Handle,  &FileInfo)读下一个模板。

对每个模板的相似度进行统计，当然也有其他方法，此处用MSE。

for(int i=0; iheight;i++)

{

       for(int j=0; jwidth;j++)

       {

              calar_normal =cvGet2D(normal_plate_number, i, j).val[0];

              calar_template =cvGet2D(templet_img, i, j).val[0];

              mse += abs(calar_normal -calar_template);                          

       }

}

mse_list[templet_number]= mse;

 

templet_number是模板数量，mse_list[]是mse列表

int pos =Find_min_pos(mse_list, templet_number);           

point_x_list[contour_number_availd][0]=  rect.x;            //存储轮廓的X坐标

point_x_list[contour_number_availd][1]=  pos;               //存储模板编码，即图像对应第几个模板

 

Find_min_pos()找到最小值，表示匹配度最高。

point_x_list记录字符位置x坐标及与字符匹配的模板编码。编码如0对应0,11对应A。

下来按照x坐标的大小排序，编码随之变动。

//坐标排序

int temp =point_x_list[j][0];

point_x_list[j][0] =point_x_list[j + 1][0];

point_x_list[j +1][0] = temp;

//数值随之变化

temp =point_x_list[j][1];

point_x_list[j][1] =point_x_list[j+1][1];

point_x_list[j+1][1]= temp;

 

然后输出对应x左边的模板编码即可。

最基本的算法，未考虑倾斜、模糊等现象。