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车牌识别源代码部份流程供参考一.pdf

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车牌识别源代码部份流程(供参考一)

实际上车牌识别代码量并不是很大，如果不停的手工输入；用不到一天的时间，

即可大功告成。但是程序需要反复调试，才可以走向成熟。所以工作量是很大的。

另外车牌识别还有其本身的特点——理论并不成熟。这就给车牌识别带来了更多

的工作量。一般来说，开发车牌识别程序，先按照最原始最朴素的思想编码，然

后是不断地优化。这将贯彻到整个车牌识别的开发过程中去。

车牌识别最基本的流程是：将采集后的图像二值化，然后依次经

过车牌定位、字符分割、去除干扰，最后是字符识别。有时还会加入本节前面部

分所叙述的思想（比如回溯）。

下面将分五章具体介绍每一个模块。

一、二值化

二值化是车牌识别的第一步。二值化前后的对比如下图：

二值化的算法很简单，首先有一个亮度的阈值(threshold)，对每一个像素的亮

度和这个阈值做比较，根据比较结果得出车牌的前景和背景。用 c/c++描述如下：

void CLPR::Binary(int threshold)

{

int y;

for(y=0;y<m_height;y+++)

{

int x;

for(x=0;x<m_width;x++)

{

unsigned char red,green,blue;

GetPixel(red,green,blue,x,y);

int bright;

bright=red+green;

if(m_search_blue_plate)

{

if(bright<=threshold)

SetBinary(x,y,BACKGROUND);

else

SetBinary(x,y,FOREGOUND);

}

else //we are searching yellow plate

{

if(bright>=threshold)

SetBinary(x,y,FOREGOUND);

else

SetBinary(x,y,BACKGROUND);

}

二值化算法虽然简单，但是阈值却不容易寻找。本章后面的部分，将重点介绍各

种求解阈值的算法。

1、OTSU 算法

OTSU 算法的思想是：把输入图像首先转换成灰度图象，然后对图像进行直方图

分析。如果直方图呈双峰分布。那么双峰之间的“谷”就是阈值。从统计学角度

讲，阈值两边的距离最大。

由于车牌识别的特殊性，图象象素点的亮度为该象素点的红色分量和绿色分量的

和，并且忽略蓝色分量。这一点对蓝色车牌和黄色车牌都是适用的。

OTSU 算法仅对直方图呈双峰分布的图像有效。

全部代码如下：

void LPR::OTSU()

{

//直方图统计

{

int index;

for(index=0;index<m_bright_level_count;index++)

m_pixel_number[index]=0;

}

{

int y;

for(y=0;y<=m_height;y++)

{

int x;

for(x=0;x<=m_width;x++)

{

int bright;

bright=Bright(x,y);

m_pixel_number[bright]++;

}

//真正求阈值

double sum;

sum=0;

int n;

n=0;

int k;

for(k=0;k<=(m_bright_level_count-1);k++)

{

sum+=k*m_pixel_number[k];

n+=m_pixel_number[k];

}

double c_sum;

c_sum=0.0;

double f_max;

f_max=-1.0;

int n1;

n1=0;

for(k=0;k<(m_bright_level_count-1);k++)

{

n1+=m_pixel_number[k];

if (n1==0)

continue;

int n2;

n2=n-n1;

if(n2==0)

break;

c_sum+=(double)k*m_pixel_number[k];

double m_1,m_2;

m_1=c_sum/n1;

m_2=(sum-c_sum)/n2;

double sb;

sb=(m_1-m_2)*(m_1-m_2)*(double)n1*(double)n2;

if (f_max<sb)

{

f_max=sb;

m_prepare_threhold=(int)(k+0.5);

}

2、Matlab 算法

使用 Matlab 进行车牌识别，也是一个比较好的选择。在 Matlab 的环境中首先把

输入的彩色图像使用命令 rgb2gray 转换成灰度图像。有了灰度图像就可以使用

命令 graythresh 获得阈值了。最后使用命令 im2bw 对图像进行二值化。十分方

便！代码如下：

I=imread('blood1.tif');

imhist(I);

% 人工观察灰度直方图，发现灰度 120 处有谷，确定阈值 T=120

I1=im2bw(I,120/255);

% im2bw 函数需要将灰度值转换到[0,1]范围内

figure,imshow(I1);

改进为

I=imread('blood1.tif');

imhist(I);

I1=graythresh(I);

% im2bw 函数需要将灰度值转换到[0,1]范围内

figure,imshow(I1);

二、车牌定位

图像二值化，占用车牌识别中的大部分时间，也是最难的。在二值化之后，车牌

识别将变得比较难。车牌定位为二值化后的第一步。下面分小节分别介绍各种车

牌定位算法。

车牌识别过程中，角点定位的基本思想是。在所有的边界点中，如果某些点的曲

率半径比较小，那么这些点叫做“角点”：如下图所示（角点用红点表示）：

图中字符上和车牌的四角都有角点。但是这并不影响车牌的定位。

根据距离最大的四个角点，得到了车牌的四个角，从而定了车牌。从角点定位的

原理看出，如果经过旋转后车牌并不会影响角点定位的成功率和速度。

该算法的实现可以采取遍历匹配的算法，实现如下：

void LPR::GetConere()

{

int y;

for(y=0;y<m_height;y++)

{

int x;

for(x=0;x<m_width;x++)

{

if(Line(x,y,x+4,y)>=3)

{

if(Line(x,y,x,y+4)>=3)

{

if(Line(x+1,y+1,x+4,y+4)<=1)

Add(x,y,LEFT_TOP_CONNER);

}

if(Line(x,y,x,y-4)>=3)

{

if(Line(x+1,y-1,x+4,y-4)<=1)

Add(x,y,LEFT_DOWN_CONNER);

}

if(Line(x,y,x-4,y)>=3)

{

if(Line(x,y,x,y+4)>=3)

{

if(Line(x-1,y+1,x-4,y+4)<=1)

Add(x,y,RIGHT_TOP_CONNER);

}

if(Line(x,y,x,y-4)>=3)

{

if(Line(x-1,y-1,x-4,y-4)<=1)

Add(x,y,RIGHT_DOWN_CONNER);

}

函数 Line(x1,y1,x2,y2)返回过两点(x1,y1),(x2,y2)的直线，前景的象素个数。

注意这里的 4，是检验角点的区域范围，如果区域过大，图像旋转时就会影响车

牌定位的成功率。

1、上下定位方法

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