车牌识别的完整代码.zip_OPENCV车牌_potj9f_车牌mfc_车牌识别_车牌识别代码

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5星 · 超过95%的资源 112 浏览量 2022-07-15 01:04:59 上传评论 2 收藏 6KB ZIP 举报

在本项目中，我们主要探讨的是利用OpenCV库在MFC（Microsoft Foundation Classes）环境下实现车牌识别的完整代码。OpenCV是一个开源的计算机视觉库，它包含了大量的图像处理和计算机视觉算法，广泛应用于图像分析、识别等领域。MFC是微软提供的一套C++类库，用于简化Windows应用程序开发。车牌识别系统的核心在于图像预处理，这一步通常包括灰度化、二值化和噪声去除。在OpenCV中，可以使用`cvtColor()`函数将彩色图像转换为灰度图像，再通过`threshold()`函数进行二值化处理，使图像变得黑白分明。`medianBlur()`或`GaussianBlur()`函数则用于消除图像中的噪点，提升后续识别效果。接着，为了找到潜在的车牌区域，我们可以应用边缘检测技术，如Canny算法，用`Canny()`函数实现。然后，通过`findContours()`函数找到这些边缘所构成的闭合轮廓，进一步筛选出形状接近矩形的区域，这些通常是车牌的特征形状。接下来，我们需要对筛选出的候选车牌区域进行字符分割。这一步可能涉及连通组件分析和投影分析，以确定每个字符的位置。OpenCV的`findContours()`配合`boundingRect()`函数可以计算出每个字符的边界框，然后对每个框内的部分进行单独处理，以备字符识别。字符识别阶段，可以采用模板匹配或者机器学习方法，如SVM（支持向量机）、OCR（光学字符识别）等。模板匹配是通过与预先收集的字符模板进行比较来识别字符，而SVM或OCR则需要训练模型，对字符进行分类。OpenCV提供了`matchTemplate()`函数进行模板匹配，对于机器学习方法，可能需要用到额外的库，如OpenCV的`ml`模块或者Tesseract OCR。在整个过程中，为了提高识别准确率，可能还需要引入一些优化策略，例如，对光照变化、倾斜车牌的校正，以及针对不同背景的适应性处理。这些可以通过直方图均衡化、图像旋转、投影校正等手段实现。将识别出的车牌号码进行组合输出，即可完成整个车牌识别的过程。在MFC环境中，我们可以使用MFC的消息机制和控件来显示识别结果，并与用户进行交互。这个压缩包中的“车牌识别的完整代码”应该包含了以上所有步骤的实现，从图像读取、预处理到车牌定位、字符分割和识别，直至最终的结果展示。通过阅读和理解这段代码，开发者可以深入学习OpenCV与MFC结合进行图像处理和识别的应用，同时对车牌识别的原理和技术有更全面的认识。

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车牌识别的完整代码.zip （6个子文件）

车牌识别的完整代码

6车牌字符模板特征值.txt 2KB

4车牌定位.txt 4KB

1图像的预处理，加载图像、并灰度化、高斯滤波.txt 1KB

5字符识别.txt 3KB

2二值化图像.txt 911B

3自适应阈值法定义阈值.txt 876B

int CMyDialog::PlateAreaSearch(IplImage *pImg_Image) { // 检测是否有值 if (pImg_Image==NULL) { return 0; } IplImage* imgTest =0; int i=0, j=0,k=0,m=0; bool flag=0; int plate_n=0; //上边界 int plate_s=0; //下边界 int plate_e=0; //右边界 int plate_w=0; //左边界 int *num_h=new int[MAX(pImg_Image->width,pImg_Image->height)]; if ( num_h==NULL ) { MessageBox("memory exhausted!"); return 0; } //初始化分配的空间 for(i=0;i<pImg_Image->width;i++) { num_h[i]=0; } imgTest = cvCreateImage(cvSize(pImg_Image->width,pImg_Image->height),IPL_DEPTH_8U,1); cvCopy(pImg_Image, imgTest); //--水平轮廓细化 for(j=0; j<imgTest->height; j++) { for(i=0;i<imgTest->width-1;i++) { CV_IMAGE_ELEM(imgTest,uchar,j,i)=CV_IMAGE_ELEM(imgTest,uchar,j,i+1)-CV_IMAGE_ELEM(imgTest,uchar,j,i); //记录每一行的像素值 num_h[j]+=CV_IMAGE_ELEM(imgTest,uchar,j,i)/250; } } int temp_1 = 0; //统计20行中最大的每行数据量 int temp_max = 0; //20行最大的数据量 int temp_i = 0; //最大数据量的行 for(j=0; j<imgTest->height-20; j++) { temp_1=0; for(i=0;i<20;i++) temp_1 += num_h[i+j]; if(temp_1>=temp_max) { temp_max=temp_1; temp_i = j; } } //找出上行边界行 k=temp_i; while ( ((num_h[k +1]>POINT_X )||(num_h[k +2]>POINT_X )||(num_h[k]>POINT_X )) && k ) k--; plate_n=k+1; //找出下边界行 k=temp_i+10; while (((num_h[k -1]>POINT_X )||(num_h[k-2]>POINT_X )||(num_h[k]>POINT_X ))&&(k<imgTest->height)) k++; plate_s=k; //没找到水平分割线，设置为默认值 if ( !(plate_n && plate_s && (plate_n<plate_s) && ((plate_s-plate_n)*HIGH_WITH_CAR<imgTest->width*(1-WITH_X)))) { MessageBox("水平分割失败!"); return 0; } //找到水平线 else { int max_count = 0; int plate_length = (imgTest->width-(plate_s-plate_n)*HIGH_WITH_CAR); plate_w=imgTest->width*WITH_X-1;//车牌宽度默认 //--垂直方向轮廓细化 for(i=0;i<imgTest->width;i++) for(j=0;j<imgTest->height-1;j++) { CV_IMAGE_ELEM(imgTest,uchar,j,i)=CV_IMAGE_ELEM(imgTest,uchar,j+1,i)-CV_IMAGE_ELEM(imgTest,uchar,j,i); } for(k=0;k<plate_length;k++) { for(i=0; i<(int)((plate_s-plate_n)*HIGH_WITH_CAR); i++) for (j=plate_n;j<plate_s;j++)//两水平线之间 { num_h[k] =num_h[k]+ CV_IMAGE_ELEM(imgTest,uchar,j,(i+k))/250; } if (num_h[k]>max_count) { max_count = num_h[k]; plate_w = k; } } CvRect ROI_rect; //获得图片感兴趣区域 ROI_rect.x=plate_w; ROI_rect.y=plate_n; ROI_rect.width=(plate_s-plate_n)*HIGH_WITH_CAR; ROI_rect.height=plate_s-plate_n; if ((ROI_rect.width+ROI_rect.x)> pImg_Image->width) { ROI_rect.width=pImg_Image->width-ROI_rect.x; MessageBox("垂直方向分割失败!"); return 0; } else { IplImage *pImg8uROI=NULL; //感兴趣的图片 pImg8uROI=cvCreateImage(cvSize(ROI_rect.width,ROI_rect.height), src->depth,src->nChannels); IplImage *pImg8u11=NULL; //车牌区域灰度图 pImg8u11=cvCreateImage(cvSize(40*HIGH_WITH_CAR,40),pImg8uROI->depth,pImg8uROI->nChannels); cvSetImageROI(src,ROI_rect); cvCopy(src,pImg8uROI,NULL); cvResetImageROI(src); pImgResize=cvCreateImage(cvSize(40*HIGH_WITH_CAR,40),IPL_DEPTH_8U,1); cvResize(pImg8uROI,pImg8u11,CV_INTER_LINEAR); //线性插值 cvCvtColor(pImg8u11,pImgResize,CV_RGB2GRAY); Threshold(pImgResize,pImgResize); cvReleaseImage(&pImg8uROI); cvReleaseImage(&pImg8u11); cvReleaseImage(&imgTest); } } // 释放内存 delete []num_h; num_h=NULL; return 1; }