opencv实现车牌识别

OpenCV实现车牌识别攻略

一、概述

车牌识别是指通过图像处理技术对车辆的车牌进行自动识别，是从现有的数字图像中获取车辆车牌信息的技术。本篇教程将介绍如何使用OpenCV来实现车牌识别，并通过两个示例进行演示。

二、实现步骤

1. 图像读取

使用OpenCV库中的cv::imread函数读取图片。

// imread函数
cv::Mat img = cv::imread("image_path");

2. 图像灰度化

将图像转换为灰度图像，方便后续处理。

// cvtColor函数
cv::Mat gray_img;
cvtColor(img, gray_img, cv::COLOR_BGR2GRAY);

3. 图像增强

使用直方图均衡化和高斯滤波对图像进行增强，提高识别的准确性。

// equalizeHist函数
cv::equalizeHist(gray_img, gray_img);

// GaussianBlur函数
cv::GaussianBlur(gray_img, gray_img, cv::Size(3, 3), 0, 0);

4. 车牌区域提取

使用边缘检测算法对图像进行处理，提取出车牌轮廓。

// Canny函数
cv::Mat edge_img;
cv::Canny(gray_img, edge_img, 50, 150);

// findContours函数
std::vector<std::vector<cv::Point>> contours;
std::vector<cv::Vec4i> hierarchy;
cv::findContours(edge_img, contours, hierarchy, cv::RETR_TREE,cv::CHAIN_APPROX_SIMPLE);

5. 车牌区域筛选与定位

根据车牌的一些特征，如长宽比、面积等，对提取出的车牌轮廓进行筛选和定位。

// 筛选过程
for (int i = 0; i < contours.size(); ++i) {
    cv::Rect rect = cv::boundingRect(contours[i]);
    float ratio = (float) rect.width / rect.height;
    float area = rect.width * rect.height;
    if (ratio > 2.5 && ratio < 5 && area > 2000 && area < 10000) {
        cv::rectangle(img, rect, cv::Scalar(255, 0, 0), 2);
    }
}

6. 字符分割与识别

将定位到的车牌区域按字符数分割，使用模板匹配或其他方法对每个字符进行识别。

三、示例一

1. 读取图片

cv::Mat img = cv::imread("car.jpg");

2. 图像灰度化

cv::Mat gray_img;
cvtColor(img, gray_img, cv::COLOR_BGR2GRAY);

3. 图像增强

cv::equalizeHist(gray_img, gray_img);
cv::GaussianBlur(gray_img, gray_img, cv::Size(3, 3), 0, 0);

4. 车牌区域提取

cv::Mat edge_img;
cv::Canny(gray_img, edge_img, 50, 150);

std::vector<std::vector<cv::Point>> contours;
std::vector<cv::Vec4i> hierarchy;
cv::findContours(edge_img, contours, hierarchy, cv::RETR_TREE,cv::CHAIN_APPROX_SIMPLE);

5. 车牌区域筛选与定位

for (int i = 0; i < contours.size(); ++i) {
    cv::Rect rect = cv::boundingRect(contours[i]);
    float ratio = (float) rect.width / rect.height;
    float area = rect.width * rect.height;
    if (ratio > 2.5 && ratio < 5 && area > 2000 && area < 10000) {
        cv::rectangle(img, rect, cv::Scalar(255, 0, 0), 2);
    }
}

6. 字符分割与识别

// 略

四、示例二

1. 读取图片

cv::Mat img = cv::imread("car2.jpg");

2. 图像灰度化

cv::Mat gray_img;
cvtColor(img, gray_img, cv::COLOR_BGR2GRAY);

3. 图像增强

cv::equalizeHist(gray_img, gray_img);
cv::GaussianBlur(gray_img, gray_img, cv::Size(3, 3), 0, 0);

4. 车牌区域提取

cv::Mat edge_img;
cv::Canny(gray_img, edge_img, 50, 150);

std::vector<std::vector<cv::Point>> contours;
std::vector<cv::Vec4i> hierarchy;
cv::findContours(edge_img, contours, hierarchy, cv::RETR_TREE,cv::CHAIN_APPROX_SIMPLE);

5. 车牌区域筛选与定位

for (int i = 0; i < contours.size(); ++i) {
    cv::Rect rect = cv::boundingRect(contours[i]);
    float ratio = (float) rect.width / rect.height;
    float area = rect.width * rect.height;
    if (ratio > 2.5 && ratio < 5 && area > 2000 && area < 10000) {
        cv::rectangle(img, rect, cv::Scalar(255, 0, 0), 2);
    }
}

6. 字符分割与识别

// 略

五、总结

本篇教程分享了使用OpenCV实现车牌识别的完整攻略，并通过两个示例演示了具体实现过程。希望读者能够从中获得收获，加深对图像处理技术的理解和应用。