自己用OpenCV写的车牌定位与字符分割小软件

标题中的“自己用OpenCV写的车牌定位与字符分割小软件”揭示了这个项目的核心功能，即使用OpenCV库来处理图像，实现车牌的自动定位和字符的精确分割。OpenCV是一个广泛使用的开源计算机视觉库，它包含众多图像处理和计算机视觉的函数，非常适合于这样的任务。 描述中提到“MFC+OpenCV”，MFC（Microsoft Foundation Classes）是微软提供的一套面向对象的C++类库，用于构建Windows应用程序。结合OpenCV，开发者创建了一个用户界面，使得用户可以交互地使用这个软件来处理车牌图像。"绿睿科技下载的200幅测试车牌图像"表明软件的开发和测试过程中使用了真实世界的图像数据，这有助于提高算法在实际应用中的效果和准确性。软件能够“实现车牌字符的准确分割”意味着它已经具备了高精度的图像识别技术，这对于车牌识别系统至关重要。 标签“车牌定位”涉及的是图像处理中的目标检测技术。在车牌定位中，通常会使用如Haar特征、HOG（Histogram of Oriented Gradients）或者现代深度学习模型如YOLO（You Only Look Once）或SSD（Single Shot MultiBox Detector）来检测图像中的车牌区域。OpenCV库提供了这些算法的实现，开发者可以通过调用相应的API进行车牌定位。 “字符分割”则是将定位到的车牌区域内的单个字符分离出来，以便单独识别。这通常通过连通组件分析或者边缘检测等方法实现。在OpenCV中，可以使用膨胀、腐蚀等形态学操作来预处理图像，然后利用投影或其他技术进行字符切割。 压缩包子文件“绿睿科技-车牌.rar”可能包含了用于训练和测试算法的车牌图像数据集，这在开发和优化算法时非常重要。而“mylpcs.exe”可能是开发者编译的程序执行文件，用户可以通过运行这个文件来体验软件的实际功能。 这个项目展示了如何利用OpenCV和MFC来开发一个车牌识别系统，涵盖了从图像预处理、目标检测（车牌定位）、图像分割（字符分割）到实际应用的全过程。开发者通过训练和测试数据集不断优化算法，以实现对车牌字符的准确识别。对于想要了解或学习相关技术的IT从业者，这是一个很好的实践案例。