告别繁琐！OpenCV车牌识别系统：从定位到字符识别的完整流程
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项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/opencv31/opencv
你是否还在为手动识别车牌信息而烦恼？是否希望拥有一个高效、准确的车牌识别系统来简化工作流程？本文将带你深入了解如何使用OpenCV构建一个完整的车牌识别系统，从车牌定位到字符识别，让你轻松掌握这项实用技能。读完本文，你将能够：
- 理解车牌识别的基本原理和流程
- 掌握使用OpenCV进行图像预处理和车牌定位的方法
- 学会字符分割与识别的关键技术
- 能够搭建一个简单但功能完善的车牌识别系统
车牌识别系统概述
车牌识别系统是计算机视觉领域的一个重要应用，它通过摄像头采集车辆图像，然后利用图像处理和模式识别技术自动识别车牌上的字符信息。一个完整的车牌识别系统通常包括图像采集、预处理、车牌定位、字符分割和字符识别五个主要步骤。
OpenCV作为一款开源的计算机视觉库，提供了丰富的图像处理和机器学习函数，非常适合用于构建车牌识别系统。本教程将基于OpenCV的C++接口，带领大家一步步实现一个简单但实用的车牌识别系统。
系统实现流程
1. 图像采集与预处理
图像采集是车牌识别系统的第一步，通常使用摄像头或视频文件作为输入源。在本示例中，我们使用OpenCV的VideoCapture类来读取视频文件或摄像头流。
cv::VideoCapture cap(input);
if (!cap.isOpened()) {
std::cerr << "无法打开视频文件或摄像头" << std::endl;
return -1;
}
读取到原始图像后，需要进行一系列预处理操作，包括灰度化、高斯模糊、边缘检测等，以提高后续车牌定位的准确性。
cv::Mat frame, gray, blur, edges;
cap >> frame;
cv::cvtColor(frame, gray, cv::COLOR_BGR2GRAY);
cv::GaussianBlur(gray, blur, cv::Size(5, 5), 0);
cv::Canny(blur, edges, 50, 150);
2. 车牌定位
车牌定位是整个识别系统的关键步骤，其目的是从复杂的背景中准确地找到车牌区域。在本示例中，我们使用基于深度学习的目标检测方法来实现车牌定位。
OpenCV的G-API模块提供了与推理引擎(IE)的集成，可以方便地部署预训练的深度学习模型。我们使用一个车辆和车牌检测器来同时检测车辆和车牌区域。
cv::GMat detections = cv::gapi::infer<custom::VehicleLicenseDetector>(in);
cv::GArray<cv::Rect> vehicles;
cv::GArray<cv::Rect> plates;
std::tie(vehicles, plates) = custom::ProcessDetections::on(detections, in);
上述代码中，VehicleLicenseDetector是一个预训练的深度学习模型，能够同时检测车辆和车牌。ProcessDetections函数对检测结果进行后处理，提取出车辆和车牌的边界框。
检测到车牌区域后，我们还需要对其进行一些调整，以确保后续字符识别的准确性。例如，可以适当扩大车牌区域，以避免裁剪掉字符边缘。
case 2: out_plates.emplace_back((rc-PT(15,15)+SZ(30,30)) & surface); break;
3. 字符分割与识别
字符分割的目的是将车牌上的每个字符分离出来，以便进行单独识别。在本示例中，我们使用另一个预训练的深度学习模型来实现车牌字符的识别。
cv::GArray<cv::GMat> numbers = cv::gapi::infer<custom::LPR>(plates, in);
上述代码中，LPR（License Plate Recognition）是一个专门用于识别车牌字符的深度学习模型。它可以直接输出车牌上的字符序列，无需显式进行字符分割。
识别结果是一个字符索引的序列，我们需要将其转换为实际的字符。在本示例中，我们使用一个预定义的标签列表来实现这一转换。
const std::vector<std::string> license_text = {
"0", "1", "2", "3", "4", "5", "6", "7", "8", "9",
"<Anhui>", "<Beijing>", "<Chongqing>", "<Fujian>",
// ... 其他省份和字母
"A", "B", "C", "D", "E", "F", "G", "H", "I", "J",
"K", "L", "M", "N", "O", "P", "Q", "R", "S", "T",
"U", "V", "W", "X", "Y", "Z"
};
std::string result;
const auto *lpr_data = out_numbers[idx].ptr<float>();
for (int i = 0; i < MAX_LICENSE; i++) {
if (lpr_data[i] == -1) break;
result += labels::license_text[static_cast<size_t>(lpr_data[i])];
}
4. 结果可视化
识别完成后，我们需要将结果绘制到原始图像上，以便直观地展示识别效果。在本示例中，我们使用OpenCV的绘图函数来绘制车辆和车牌的边界框，并将识别到的车牌号码显示在图像上。
cv::rectangle(frame, rc, {0, 0, 255}, 4);
cv::putText(frame, result,
cv::Point(rc.x, y_pos),
cv::FONT_HERSHEY_COMPLEX_SMALL,
1,
cv::Scalar(0, 0, 255));
同时，我们还可以在图像上显示处理的帧率(FPS)，以评估系统的实时性能。
cv::putText(frame, out.str(),
cv::Point(0, frame.rows),
cv::FONT_HERSHEY_SIMPLEX,
1,
cv::Scalar(0, 0, 0),
2);
完整代码实现
下面是一个完整的车牌识别系统实现，它整合了上述所有步骤，并提供了两种处理模式：串行处理和流水线处理。
// 完整代码请参考samples/cpp/tutorial_code/gapi/security_barrier_camera/security_barrier_camera.cpp
该示例程序支持从视频文件或摄像头读取输入，并实时显示识别结果。你可以通过命令行参数来指定输入源、模型路径等参数。
./security_barrier_camera --input video.mp4 --detm vehicle-license-detector.xml --detw vehicle-license-detector.bin --lprm license-plate-recognition.xml --lprw license-plate-recognition.bin
系统优化与改进
1. 性能优化
为了提高系统的实时性能，我们可以采用OpenCV G-API的流水线处理模式。这种模式可以将图像处理的不同阶段并行执行，从而提高整体处理速度。
auto cc = pp.compileStreaming(cv::GMatDesc{CV_8U,3,cv::Size(1920,1080)},
cv::compile_args(kernels, networks));
cc.setSource(cv::gapi::wip::make_src<cv::gapi::wip::GCaptureSource>(input));
cc.start();
2. 多线程处理
在处理视频流时，可以使用多线程技术来提高处理效率。例如，可以一个线程负责读取视频帧，另一个线程负责处理和识别，第三个线程负责显示结果。
3. 模型优化
车牌识别系统的性能很大程度上取决于所使用的深度学习模型。我们可以通过以下方法来优化模型：
- 使用量化技术减小模型大小，提高推理速度
- 针对特定场景微调模型，提高识别准确率
- 使用更轻量级的模型架构，如MobileNet、ShuffleNet等
总结与展望
本文详细介绍了如何使用OpenCV构建一个完整的车牌识别系统，包括图像采集、预处理、车牌定位、字符识别等关键步骤。通过结合传统图像处理和深度学习技术，我们实现了一个简单但实用的车牌识别系统。
虽然本示例已经能够满足基本的车牌识别需求，但仍有很大的改进空间。未来可以考虑以下方向：
- 提高系统在复杂环境下的鲁棒性，如恶劣天气、光照变化等
- 支持更多类型的车牌，如新能源车牌、港澳车牌等
- 结合车辆属性识别，提供更丰富的车辆信息
- 开发移动端应用，方便在移动设备上使用
通过不断优化和改进，我们可以构建出更加高效、准确、鲁棒的车牌识别系统，为智能交通、停车场管理、安防监控等领域提供有力的技术支持。
如果你对本文介绍的车牌识别系统感兴趣，可以参考OpenCV的官方示例代码进一步学习和实践。希望本文能够帮助你更好地理解和应用OpenCV进行计算机视觉项目开发。
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创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
