SC19023029.zip

压缩包内附完整的车牌识别系统代码以及测试图片（编译环境为vs2015+OpenCV3.4.0），另外也详细的阐述了车牌识别系统的编写流程。

#include“source.h“
Mat Image_Preprocessing（Mat temp）//图像预处理
{
	Mat kernel = getStructuringElement（MORPH_RECT Size（25 25） Point（-1 -1））;
	Mat open_gray_blur_Image;
	morphologyEx（temp open_gray_blur_Image MORPH_OPEN kernel）;
	Mat rst;
	subtract（temp open_gray_blur_Image rst Mat（））;
	imshow（“rst“ rst）;
	Mat Canny_Image;
	Canny（rst Canny_Image 400 200 3）;
	return Canny_Image;
}
Mat Morphological_Processing（Mat temp）//形态学处理
{
	//图片膨胀处理
	Mat dilate_image erode_image;
	//自定义核：进行 x 方向的膨胀腐蚀
	Mat elementX = getStructuringElement（MORPH_RECT Size（25 1））;
	Mat elementY = getStructuringElement（MORPH_RECT Size（1 19））;
	Point point（-1 -1）;
	dilate（temp dilate_image elementX point 2）;
	erode（dilate_image erode_image elementX point 4）;
	dilate（erode_image dilate_image elementX point 2）;
	//自定义核：进行 Y 方向的膨胀腐蚀
	erode（dilate_image erode_image elementY point 1）;
	dilate（erode_image dilate_image elementY point 2）;
	//平滑处理 中值滤波
	Mat median_Image;
	medianBlur（dilate_image median_Image 15）;
	medianBlur（median_Image median_Image 15）;
	//imshow（“中值滤波“ median_Image）;
	return median_Image;
}
Mat Locate_License_Plate（Mat temp Mat src Mat gray_src）//车牌定位
{
	vector> contours;
	findContours（temp contours RETR_EXTERNAL CHAIN_APPROX_SIMPLE）;
	//画出轮廓
	drawContours（temp contours -1 Scalar（255） 1）;
	//轮廓表示为一个矩形
	Mat Roi;
	for （int i = 0; i < contours.size（）; i++）
	{
		RotatedRect rect = minAreaRect（Mat（contours[i]））;
		Point2f p[4];
		rect.points（p）;
		double axisLongTemp = 0.0 axisShortTemp = 0.0;//矩形的长边和短边
		axisLongTemp = sqrt（pow（p[1].x - p[0].x 2） + pow（p[1].y - p[0].y 2））;  //计算长轴（勾股定理）
		axisShortTemp = sqrt（pow（p[2].x - p[1].x 2） + pow（p[2].y - p[1].y 2））; //计算短轴（勾股定理）
		double LengthTemp;     //中间变量
		if （axisShortTemp > axisLongTemp）   //短轴大于长轴，交换数据
		{
			LengthTemp = axisLongTemp;
			axisLongTemp = axisShortTemp;
			axisShortTemp = LengthTemp;
		}
		double rectArea = axisLongTemp*axisShortTemp;//计算矩形面积
		double Area = contourArea（Mat（contours[i]））;//轮廓面积
		double rectDegree = Area / rectArea;//计算矩形度
		//这部分的条件判断可视实际情况做调整
		if （axisLongTemp / axisShortTemp >= 2.2 && axisLongTemp / axisShortTemp <= 5.1 && rectDegree > 0.63 && rectDegree < 1.37 && rectArea>2000 && rectArea < 50000）
		{
			for （int i = 0; i < 4; i++）       //划线框出车牌区域
				line（src p[i] p[（（i + 1） % 4） ? （i + 1） : 0] Scalar（0 0 255） 2 8 0）;

			float width_height = （float）rect.size.width / （float）rect.size.height;
			float angle = rect.angle;
			if （width_height < 1）//处理图像中旋转角度大于90度的车牌
				angle = angle + 90;
			Mat rotMat = getRotationMatrix2D（rect.center angle 1）;//获得矩形的旋转矩阵
			Mat warpImg;
			warpAffine（gray_src warpImg rotMat src.size（） INTER_CUBIC）;
			//imshow（“仿射变换“ warpImg）;
			//图像切割
			Size minRectSize = rect.size;
			if （width_height < 1）
				swap（minRectSize.width minRectSize.height）;
			getRectSubPix（warpImg minRectSize rect.center Roi）;
		}
	}
	imshow（“test“ src）;
	imshow（“车牌

 属性            大小     日期    时间   名称
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