车牌区域提取

#include <opencv2/core/core.hpp>
#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>
#include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp>
#include <iostream>
using namespace cv;
cv::Mat getPlate(int width, int height, cv::Mat srcGray)
{
	cv::Mat result;
	// 形态学梯度检测边缘
	morphologyEx(srcGray, result, MORPH_GRADIENT, 
		Mat(1, 2, CV_8U, Scalar(1)));
	cv::imshow("1result", result);
	// 阈值化
	threshold(result, result, 255 * (0.1), 255,
	 	THRESH_BINARY);
	cv::imshow("2result", result);
	// 水平方向闭运算
	if (width >= 400 && width < 600)
		morphologyEx(result, result, MORPH_CLOSE,
			 Mat(1, 25, CV_8U, Scalar(1)));
	else if (width >= 200 && width < 300)
		morphologyEx(result, result, MORPH_CLOSE,
		 	Mat(1, 20, CV_8U, Scalar(1)));
	else if (width >= 600)
		morphologyEx(result, result, MORPH_CLOSE, 
			Mat(1, 28, CV_8U, Scalar(1)));
	else
		morphologyEx(result, result, MORPH_CLOSE, 
			Mat(1, 15, CV_8U, Scalar(1)));
	// 垂直方向闭运算
	if (height >= 400 && height < 600)
		morphologyEx(result, result, MORPH_CLOSE,
		 	Mat(8, 1, CV_8U, Scalar(1)));
	else if (height >= 200 && height < 300)
		morphologyEx(result, result, MORPH_CLOSE,
		 	Mat(6, 1, CV_8U, Scalar(1)));
	else if (height >= 600)
		morphologyEx(result, result, MORPH_CLOSE,
		 	Mat(10, 1, CV_8U, Scalar(1)));
	else
		morphologyEx(result, result, MORPH_CLOSE,
			 Mat(4, 1, CV_8U, Scalar(1)));
	return result;
}
int main()
{
	cv::Mat srcImage = cv::imread("..\\images\\car.jpg");
	if (!srcImage.data)
		return 1;
	cv::Mat srcGray;
	cv::cvtColor(srcImage, srcGray, CV_RGB2GRAY);
	cv::imshow("srcGray", srcGray);
	cv::Mat result = getPlate(400, 300, srcGray);
	// 连通域检测
	std::vector<std::vector<cv::Point> > blue_contours;
	std::vector<cv::Rect> blue_rect;
	cv::findContours(result.clone(),
		 blue_contours, CV_RETR_EXTERNAL,
		 CV_CHAIN_APPROX_SIMPLE, cv::Point(0, 0));
	// 连通域遍历 车牌目标提取
	for (size_t i = 0; i != blue_contours.size(); ++i)
	{
		cv::Rect rect = cv::boundingRect(blue_contours[i]);
		double wh_ratio = double(rect.width) / rect.height;
		int sub = cv::countNonZero(result(rect));
		double ratio = double(sub) / rect.area();
		if (wh_ratio > 2 && wh_ratio < 8 && rect.height > 
			12 &&rect.width > 60 && ratio > 0.4)
		{
			//blue_rect.push_back(rect);
			cv::imshow("rect", srcGray(rect));
			cv::waitKey(0);
		}
	}
	cv::imshow("result", result);
	cv::waitKey(0);
	return 0;
}



转载:http://blog.youkuaiyun.com/zhuwei1988

使用VC++6.0做开发工具, 采用简单的SDI框架结构 ,一次处理一幅位图(有兴趣的可以作成MDI) 1)位图信息的数据是从左下往右下为一行,一行一行往上排的。 2)每行像素应该是4的倍数,不足的地方用空点补齐,读的时候注意跳过冗余点。 3)主要数据都存在Doc里面,BMP的主要数据存在一个由ImgData指向的BYTE型的内存空间(根据位图的大小,动态分配的)。 4)数据读进来以后,注 意向内存中贴图,以保证刷新的效率。 5)程序执行流程 应用程序生成--》打开--》CDipView的OnFileOpen 函数--》 调用CDipDoc的FileOpen 函数--》并使用myDoc->UpdateAllViews(NULL); 刷新 自动调用CDipView的OnPaint函数--》调用CDipView的OnDraw函数----一个像素点一个像素点的画 //+++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++ 比较重要的地方 读BMP文件,只能打开256色 (可以是灰度) 显示和内存贴图技术 关于调色板: 调色板实际上是一个数组,4个BYTE 分别是 B,G,R,和 Reserved 每一个像素点都有一个相应的数组。 关于VC和windows 的绘图机制: 使用GDI(图形设备接口)对象,通常使用CDC 类,CPaintDC也一样(device-context)设备上下文 windows下的MFC编程机制,消息驱动,事件等待! 全局的app(应用程序对象) 注意 手工分配内存的清除 和CDC对象的删除 以释放系统的GDI资源 每一个new操作符都要对应一个delete 虽然已经弄出来了,还是希望大家好好读读源程序。 你们以后的工作: 在菜单中添加菜单项,通过ClassWizzard 生成消息响应函数(当然也可手动添加), 所有的操作应当是对 BYTE* ImgData;进行的。 在完成相应的功能后 将 isnewfile 和 isnewiamge 置为真 ,并使用myDoc->UpdateAllViews(NULL); 刷新 当然,可以更加有个性化一点,有能力的同学可以自己完成。 随着课程的进行,菜单功能逐渐丰富,最后完成基本的数字图像处理的功能,而不必最后一下完成一个大的作业。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值