使用OpenCV在Qt C++环境中实现车牌号码的识别

柔情只为你懂 2024-05-28 10:18 58阅读 0赞

要使用OpenCV在Qt C++环境中实现车牌号码的识别，您可以按照以下步骤编写代码。这里提供一个简化的示例流程，涵盖车牌定位、提取和字符识别等关键步骤。请注意，实际应用可能需要根据具体场景进行调整和优化。

1.  准备环境

确保您的项目已经正确集成OpenCV库，并包含必要的头文件：

#include <opencv2/opencv.hpp>
    #include <opencv2/highgui/highgui.hpp>
    #include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp>
    #include <opencv2/text.hpp> // 如果使用OCR模块进行字符识别

1.  定位车牌

可以采用颜色空间分析、边缘检测、轮廓检测、模板匹配或深度学习方法（如YOLO或SSD）来定位车牌。这里以简单的颜色阈值和轮廓检测为例：

cv::Mat preprocessImage(const cv::Mat& input) {
        
        cv::Mat gray, blurred;
        cv::cvtColor(input, gray, cv::COLOR_BGR2GRAY);
        cv::GaussianBlur(gray, blurred, cv::Size(5, 5), 0);
    
        // 颜色阈值或其他预处理步骤，用于突出车牌区域
        cv::Mat thresh;
        cv::inRange(blurred, cv::Scalar(0, 0, 70), cv::Scalar(255, 255, 150), thresh);
    
        // 寻找轮廓
        std::vector<std::vector<cv::Point>> contours;
        cv::findContours(thresh.clone(), contours, cv::RETR_EXTERNAL, cv::CHAIN_APPROX_SIMPLE);
    
        // 过滤出符合车牌形状的轮廓
        for (const auto& contour : contours) {
        
            double aspect_ratio = static_cast<double>(cv::contourArea(contour)) / cv::arcLength(contour, true);
            if (aspect_ratio >= 2.0 && aspect_ratio <= 6.0) {
         // 调整阈值以适应不同车牌比例
                cv::Rect bounding_box = cv::boundingRect(contour);
                // 可能还需要进一步检查面积、长宽比等，确保是车牌
                // ...
                return input(bounding_box);
            }
        }
    
        return cv::Mat(); // 若未找到车牌，返回空矩阵
    }
    
    // 在Qt事件处理函数中调用：
    void MainWindow::on_imageLoaded(QImage image) {
        
        cv::Mat cv_image = QImageToCvMat(image);
        cv::Mat roi = preprocessImage(cv_image);
        if (!roi.empty()) {
        
            // 车牌已定位，继续后续处理
            // ...
        } else {
        
            qDebug() << "Failed to locate license plate.";
        }
    }

1.  提取车牌字符

定位到车牌后，通常会进行二值化、形态学操作（如闭运算去除噪声、开运算分离字符）以及直方图投影或滑动窗口等方法来分割字符：

std::vector<cv::Mat> extractCharacters(const cv::Mat& plate) {
        
        cv::Mat binary;
        cv::threshold(plate, binary, 0, 255, cv::THRESH_BINARY_INV + cv::THRESH_OTSU);
    
        // 形态学操作
        cv::Mat kernel = cv::getStructuringElement(cv::MORPH_RECT, cv::Size(3, 3));
        cv::morphologyEx(binary, binary, cv::MORPH_CLOSE, kernel);
        cv::morphologyEx(binary, binary, cv::MORPH_OPEN, kernel);
    
        // 分割字符
        std::vector<cv::Mat> characters;
        // 使用直方图投影或滑动窗口等方法分割字符，这里仅示意
        // ...
    
        return characters;
    }
    
    
    // 在定位车牌成功后调用：
    std::vector<cv::Mat> characters = extractCharacters(roi);

1.  字符识别

字符识别可以采用传统的模板匹配、特征提取与机器学习（如SVM、Adaboost）或者深度学习模型（如CRNN、Tesseract OCR）。这里假设使用Tesseract OCR作为字符识别引擎：

#include <tesseract/baseapi.h>
    
    std::string recognizeCharacter(const cv::Mat& character) {
        
        tesseract::TessBaseAPI tess;
        tess.Init(NULL, "eng", tesseract::OEM_DEFAULT); // 使用英文语言数据包
        tess.SetPageSegMode(tesseract::PSM_SINGLE_CHAR); // 单字符识别模式
    
        // 将OpenCV Mat转换为Leptonica PIX格式供Tesseract使用
        lept_cvimage_to_pix(image, &pix);
    
        char* out_text = tess.GetUTF8Text();
        std::string result(out_text);
        tess.End();
    
        return result;
    }
    
    
    // 在字符分割后遍历识别：
    std::string plate_number;
    for (const auto& char_mat : characters) {
        
        std::string char_str = recognizeCharacter(char_mat);
        plate_number += char_str;
    }
    qDebug() << "Detected license plate number: " << plate_number.c_str();

以上代码仅为简化示例，实际应用中可能需要更精细的参数调整、异常处理和性能优化。同时，字符识别部分可能需要训练专门的OCR模型以提高识别准确率，特别是在面对复杂背景、光照变化、遮挡等情况时。

确保您的项目已正确配置Tesseract OCR库，并且包含相应的头文件和链接库。实际使用时，可能需要将OpenCV Mat转换为Tesseract接受的图像格式（如Leptonica PIX），这里未给出具体的转换代码。

最后，由于字符识别可能涉及多线程操作，务必注意线程安全和资源管理。在Qt环境中，可以使用QThread或QtConcurrent等工具进行异步处理，避免阻塞主线程。