OpenCV实现车牌定位(C++)

背景介绍

车牌定位是智能交通系统、物流系统等应用中的一个重要的识别环节。本文将介绍基于OpenCV库的车牌定位方法。

环境准备

在运行本文代码前，请确保已经安装以下环境：
- OpenCV库
- C++编译器

方法介绍

车牌定位主要有以下几个步骤：

1. 车辆图像预处理

车辆图像一般需要经过预处理才能进行车牌定位。预处理包括：图像灰度化、图像滤波、图像二值化等操作。

示例代码：

cv::Mat img = cv::imread("car.jpg", 1);
cv::Mat grayImg, blurImg, binaryImg;
cv::cvtColor(img, grayImg, cv::COLOR_BGR2GRAY); // 灰度化
cv::GaussianBlur(grayImg, blurImg, cv::Size(3,3), 0); // 高斯滤波
cv::threshold(blurImg, binaryImg, 0, 255, cv::THRESH_BINARY+cv::THRESH_OTSU); // 自适应阈值二值化

2. 车牌区域定位

车牌区域定位主要通过图像边缘检测、轮廓分析等操作实现。这里我们使用Sobel算子实现图像边缘检测，并通过轮廓分析提取车牌区域。

示例代码：

cv::Mat sobelImg, dstImg;
cv::Sobel(binaryImg, sobelImg, CV_8U, 1, 0, 3, 1, 0, cv::BORDER_DEFAULT); // Sobel边缘检测
cv::threshold(sobelImg, sobelImg, 0, 255, cv::THRESH_BINARY+cv::THRESH_OTSU); // 自适应阈值二值化
std::vector<std::vector<cv::Point>> contours;
cv::findContours(sobelImg, contours, cv::RETR_EXTERNAL, cv::CHAIN_APPROX_SIMPLE); // 查找轮廓
std::vector<cv::RotatedRect> rects;
for (int i = 0; i < contours.size(); i++) {
    cv::RotatedRect rect = cv::minAreaRect(contours[i]);
    if (isValidPlate(rect)) { // 判断是否为车牌区域
        rects.push_back(rect);
    }
}

3. 车牌号码识别

车牌区域定位后，需要进行车牌号码的识别。这里我们使用OCR技术实现车牌号码的识别。OpenCV中提供了tesseract OCR库，只需要调用相应接口即可实现车牌号码的识别。

示例代码：

std::string recognizePlate(cv::Mat plateImg) {
    std::string result;
    tesseract::TessBaseAPI tess;
    tess.Init(NULL, "eng", tesseract::OEM_DEFAULT);
    tess.SetPageSegMode(tesseract::PSM_SINGLE_LINE);
    tess.SetImage(plateImg.data, plateImg.cols, plateImg.rows, 1, plateImg.cols);
    result = tess.GetUTF8Text();
    return result;
}

总结

车牌定位是识别车牌号码的重要前置环节，本文介绍了基于OpenCV库的车牌定位方法，主要包括车辆图像预处理、车牌区域定位、车牌号码识别等步骤。通过本文的介绍，读者可以初步了解车牌定位的实现过程。