基于Halcon的车牌识别实例及验证

最新推荐文章于 2025-06-23 19:59:55 发布

原创

最新推荐文章于 2025-06-23 19:59:55 发布 · 1.3w 阅读

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CC 4.0 BY-SA版权

本文介绍了基于Halcon的车牌识别过程，包括原始图像处理、代码实现、识别结果分析及算法细节。尽管程序能正常运行，但在字符识别阶段存在准确性问题，需要进一步优化提高识别率。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

1、原始图像

截取自网络图片。

2、Halcon车牌识别完整代码

参考网络代码实现，原始代码无法直接运行，自行修改添加部分程序代码，程序可以正常跑通，并在程序中添加详细注解。

dev_close_window()
read_image (Image, 'E:/机器视觉/软件包/code/LicensePlate.png')
get_image_size(Image, Width, Height)  
dev_open_window(0, 0, Width, Height, 'black', WindowID) 
dev_display(Image) 
*限定车牌识别区域，本例中将裁剪掉上下左右各10%的区域
get_image_pointer1 (Image, Pointer, Type, Width, Height)
gen_rectangle1 (Rectangle, Height*0.1, Width*0.1, Height*0.9, Width*0.9)
reduce_domain (Image, Rectangle, ImageReduced)
*把选中的区域灰度化，方便后续处理
decompose3 (ImageReduced, Red, Green, Blue)
trans_from_rgb (Red, Green, Blue, Hue, Saturation, Intensity, 'hsv')
*灰度阙值过滤，本例中只选中灰度值在100至255之间的区域，可根据实际情况进行相应的