车牌识别C++项目

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一、车牌识别流程

车牌识别总体分为三步：车牌定位-->车牌检测-->车牌字符识别

1.1 车牌定位

车牌定位，即定位到车牌在图片中的位置区域。

本文使用了两种方式：sobel定位和颜色定位，最后综合两种方式实现定位。

1.1.1 sobel定位

sobel定位步骤如下：

1. 高斯模糊
2. 灰度化
3. Sobel运算 --> 16位转8位
4. 二值化
5. 形态学操作（闭操作）
6. 求轮廓
7. 尺寸判断（初步过滤掉不符合要求的矩形）
8. 矩形矫正（旋转角度、安全矩形处理、调整大小）

最后得到的是包含可能车牌的旋转后的矩形矩阵向量：vector<Mat>。

1.1.2 颜色定位

颜色定位步骤如下：

1. RGB颜色空间转换为HSV颜色空间
2. HSV分离
3. 二值化（V颜色空间）
4. 形态学操作（闭操作）
5. 求轮廓
6. 尺寸判断（初步过滤掉不符合要求的矩形）
7. 矩形矫正（旋转角度、安全矩形处理、调整大小）

最后得到的是包含可能车牌的旋转后的矩形矩阵向量：vector<Mat>。

1.1.3 综合

将以上两种方式获取的集合综合到新的向量中：

vector<Mat> plates;//2合1的候选车牌集合
plates.insert(plates.end(), sobel_plates.begin(), sobel_plates.end());
plates.insert(plates.end(), color_plates.begin(), color_plates.end());

1.2 车牌检测

车牌检测是通过SVM支持向量机来做的，训练资料参考2.1。

识别步骤如下：

1. 灰度化（对于1.1.3得到的数据）
2. 二值化
3. 提取Hog特征
4. 将Hog特征交给SVM测评得到结果

最终得到的结果是车牌矩形Mat。

1.3 车牌文字识别

车牌文字识别分为字母数字识别和汉字识别两种，本文是通过ANN神经网络做的，训练资料参考2.1。

1.3.1 字母数字识别

识别步骤如下：

1. 灰度化（对于1.2得到的数据）
2. 二值化
3. 清除铆钉像素（行扫描、看跳变次数）
4. 求字符轮廓
5. 尺寸判断（初步过滤掉不符合要求的矩形）
6. 排序（轮廓矩形x坐标从左到右）
7. 获取城市字符框的索引（车牌矩形1/7 ~ 2/7位置）
8. 获取轮廓矩形Hog特征
9. 将城市字符框及其之后的5个矩形Hog特征交给ANN测评，得到字符结果

1.3.2 汉字识别

由于汉字比较特殊，识别到的矩形未必包含整个字符，所以这里采取的是根据1.3.1得到的城市字符框索引，以其为基准，向左取稍微宽一点的矩形框，作为汉字的识别样本，步骤同1.3.1。

二、目录说明及参考资料

2.1 目录说明

svm_train目录下的是如何进行车牌识别训练的代码，resources/svm_train目录下是车牌识别的训练文件；

ann_train目录 下是如何进行字符识别训练的代码，resources/ann_train目录下是字符识别的训练文件。

2.2 参考资料

车牌定位资料，简书地址：Opencv 车牌定位相关资料

车牌检测资料，简书地址：OpenCV 车牌检测资料