车牌识别车牌检测字符分割资源-CSDN文库

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车牌识别

车牌检测

字符分割

4星 · 超过85%的资源需积分: 9 130 浏览量 2012-02-16 17:45:54 上传评论 4 收藏 4.94MB RAR 举报

车牌识别技术是计算机视觉领域中的一个重要应用，主要涉及图像处理、模式识别以及深度学习等多个方面的知识。本项目利用OpenCV库实现了一套车牌识别程序，能够识别四种类型的车牌：民用车牌、警用车牌、武警车牌和军车车牌。下面将详细阐述其中的关键技术和流程。 1. 图像预处理：在进行车牌识别之前，首先需要对原始图像进行预处理，以去除噪声、增强对比度和改善图像质量。预处理包括灰度化、直方图均衡化、二值化等步骤。OpenCV提供了丰富的函数，如`cvtColor`用于颜色空间转换，`equalizeHist`用于直方图均衡化，`threshold`用于二值化处理。 2. 车牌检测：车牌检测通常采用边缘检测、模板匹配或基于机器学习的方法。OpenCV中的Canny算法可用来检测图像的边缘，Hough变换可用于检测直线，帮助定位车牌的边框。另外，可以训练一个Haar特征级联分类器或者使用YOLO（You Only Look Once）等深度学习模型来检测车牌。 3. 区域定位与细化：一旦找到可能的车牌区域，需要进一步确认并精确定位。这可以通过轮廓检测、连通组件分析或者膨胀和腐蚀操作来实现。OpenCV的`findContours`函数可以找出图像中的轮廓，帮助确定车牌的具体位置。 4. 字符分割：分割出单个字符是识别的前提。这一阶段通常会使用垂直投影或者连通成分分析来切割字符。OpenCV的连通成分标记函数`connectedComponents`可以帮助我们将字符分隔开。 5. 字符识别：对于每个分割出来的字符，可以使用传统的模板匹配方法，也可以借助深度学习模型如LeNet、VGG或ResNet等进行识别。这些模型在大量标注的字符数据集上训练后，能对不同类型的字符进行高精度的分类。 6. 后处理与结果融合：结果融合是将各个阶段的输出整合为最终的车牌号码。可能涉及到非极大值抑制以去除重复的识别结果，以及使用语言模型和上下文信息提高识别的准确性。在提供的"demo"文件中，可能包含了演示程序或示例代码，通过运行这些代码，你可以直观地了解以上各步骤如何在实际项目中应用。在实际开发中，为了提高识别率，还需要不断优化模型，调整参数，并对各种复杂环境下的车牌进行测试，以确保在光照变化、车牌倾斜、遮挡等因素下仍能稳定工作。总结来说，车牌识别系统通过一系列图像处理技术，从复杂的背景中定位和识别车牌，再通过字符分割和识别技术，最终得到完整的车牌号码。OpenCV作为一个强大的计算机视觉库，为实现这样的系统提供了必要的工具和功能。

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demo.rar （33个子文件）

demo

chinese_new.txt 140KB

ml200.dll 421KB

mfc90u.dll 1.11MB

character_new.txt 113KB

JUN_character.txt 114KB

cv200.dll 1.57MB

msvcr90.dll 638KB

RAW_chinese.txt 141KB

RAW_characternum.txt 155KB

msvcm90.dll 220KB

WJG.bmp 7KB

cxcore200.dll 1.97MB

cvaux200.lib 453KB

vcomp90.dll 53KB

JNG.bmp 3KB

platepro.dll 58KB

cxcore200.lib 407KB

cv200.lib 456KB

cvaux200.dll 929KB

highgui200.lib 232KB

cxts200.dll 196KB

JUN_characternum.txt 159KB

characternum_new.txt 153KB

highgui200.dll 756KB

RAW_character.txt 114KB

platepro.h 2KB

msvcp90.dll 556KB

opencv_ffmpeg200.lib 185KB

RGBLPR.exe 126KB

WJG_characternum.txt 155KB

opencv_ffmpeg200.dll 4.96MB

platepro.lib 2KB

JUN_chinese.txt 50KB

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