c++ +Opencv实现车牌自动识别

c++ +Opencv实现车牌自动识别

1. 图像预处理

2. 车牌定位

3. 字符分割

4. 字符识别

完整流程概述：

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边走、边悟迟早会好

要用C++和OpenCV实现车牌自动识别，主要流程分为几个步骤：

1. 图像预处理：提高车牌区域的可见度，方便后续的车牌定位与字符识别。
2. 车牌定位：通过图像处理和特征提取，定位车牌在图像中的位置。
3. 字符分割：将车牌区域中的字符逐个分割出来。
4. 字符识别：利用机器学习算法或者OCR（光学字符识别）技术对车牌字符进行识别。

1. 图像预处理

图像预处理包括灰度化、去噪和边缘检测等操作，目的是减少噪声并突出车牌区域。

#include 

using namespace cv;

int main() {
    Mat src = imread("car_image.jpg"); // 加载车的图像
    if (src.empty()) {
        std::cout << "Could not open or find the image!" << std::endl;
        return -1;
    }

    Mat gray, blur, edge;
    cvtColor(src, gray, COLOR_BGR2GRAY); // 转为灰度图
    GaussianBlur(gray, blur, Size(5, 5), 0); // 高斯滤波去噪
    Canny(blur, edge, 50, 150); // Canny边缘检测

    imshow("Original", src);
    imshow("Gray", gray);
    imshow("Edge", edge);
    waitKey(0);
    return 0;
}

2. 车牌定位

通过形态学操作（膨胀、腐蚀）以及轮廓检测可以定位车牌区域。

Mat dilated;
Mat element = getStructuringElement(MORPH_RECT, Size(17, 3));
dilate(edge, dilated, element); // 膨胀操作，增强车牌特征

// 找到轮廓
std::vector> contours;
findContours(dilated, contours, RETR_EXTERNAL, CHAIN_APPROX_SIMPLE);

for (size_t i = 0; i < contours.size(); i++) {
    Rect rect = boundingRect(contours[i]);
    float aspectRatio = (float)rect.width / (float)rect.height;

    // 车牌一般是宽高比在2-6之间的矩形
    if (aspectRatio > 2 && aspectRatio < 6) {
        rectangle(src, rect, Scalar(0, 255, 0), 2);
    }
}

imshow("License Plate Detection", src);
waitKey(0);

3. 字符分割

一旦检测到车牌位置，可以使用投影法或轮廓检测法对车牌区域内的字符进行分割。

Mat plate = src(rect); // 提取车牌区域
threshold(plate, plate, 0, 255, THRESH_BINARY | THRESH_OTSU); // 二值化

4. 字符识别

可以使用Tesseract OCR库来进行字符识别，也可以训练卷积神经网络(CNN)来识别字符。Tesseract使用简单，以下是集成示例：

#include 

tesseract::TessBaseAPI ocr;
ocr.Init(NULL, "eng", tesseract::OEM_LSTM_ONLY);
ocr.SetImage((uchar*)plate.data, plate.cols, plate.rows, 1, plate.step);
std::string outText = ocr.GetUTF8Text();
std::cout << "Recognized Text: " << outText << std::endl;

完整流程概述：

1. 读取图像并预处理（灰度化、去噪、边缘检测）。
2. 定位车牌区域（使用形态学操作和轮廓检测）。
3. 分割字符并预处理（如二值化）。
4. 字符识别（使用Tesseract或训练好的模型）。

这种方法比较基础，但可以完成简单的车牌识别任务。如果要提高准确率，可以结合深度学习，如使用卷积神经网络(CNN)进行字符识别。

 感谢支持 听忆.-CSDN博客

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