c++ +Opencv实现车牌自动识别

devtools/2024/12/23 6:29:09/

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:


🎈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 <opencv2/opencv.hpp>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<std::vector<Point>> 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/baseapi.h>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。

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