【visual studio+opencv】车牌检测与字符分割

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前言

  车牌识别（License Plate Recognition, LPR）不仅是计算机视觉与模式识别技术重要的研究话题，更是交通管理智能化的关键技术之一，主要目的是从图像中自动提取出车牌的图像，分割字符图像，实现对车牌信息的识别和比对。进行车牌识别与字符分割项目研究具有以下几方面的意义：

1. 提高交通管理效率：车牌识别技术可以自动化车辆的识别和跟踪过程，从而提高交通监控和管理的效率。
2. 增强安全监控：在安全监控系统中，车牌识别可以帮助快速识别可疑车辆，为执法部门提供实时信息，增强公共安全。
3. 促进智能交通系统发展：车牌识别是智能交通系统（ITS）的关键组成部分，有助于实现交通流量分析、停车管理、电子收费等功能。
4. 推动自动驾驶技术：自动驾驶汽车需要准确识别周围环境中的各种对象，包括车牌，以确保安全行驶。

  总之，进行车牌识别与字符分割项目研究，不仅可以解决实际问题，还可以推动相关技术的发展，具有重要的社会和经济价值。

车牌识别系统的一些主要应用场景有以下几方面：

1. 交通监控和执法：车牌识别技术的应用不仅限于基本的违规行为检测，如超速、闯红灯等，还可以扩展到交通流量的实时监控和数据分析。
2. 停车场管理：现代停车场利用车牌识别系统实现了从传统的人工管理向自动化管理的转变。系统能够自动识别车辆，记录进入和离开的时间，自动计算停车费用，并通过电子支付方式简化收费流程。此外，一些智能停车场还结合了车位监测技术，能够指导驾驶员快速找到空车位，进一步提升停车体验。
3. 高速公路收费：在高速公路上，ETC系统的实施极大地缩短了车辆通过收费站的时间，减少了因停车缴费造成的交通拥堵。车牌识别技术与ETC系统的结合，使得车辆在不停车的情况下完成收费，提高了通行效率。同时，该技术还能够对逃费行为进行监控和预防，确保收费的公正性。
4. 车辆出入管理：车牌识别系统在单位或住宅区的安全管理中发挥着重要作用。系统能够自动识别常住车辆和外来车辆，对未授权的车辆进入进行报警，从而增强了区域的安全防护。此外，一些系统还支持与访客管理系统的集成，自动记录访客车辆信息，简化访客登记流程。

  车牌识别系统的这些应用场景展示了其在提升交通管理效率、保障交通安全、优化资源配置等方面的巨大潜力。随着技术的不断进步和创新，未来车牌识别系统将在更多领域发挥更大的作用。

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项目准备

1. VisualStudio2019或以上版本。本人使用VisualStudio2022版本，具体安装方式见下文。
2. opencv440安装包。具体获取方式见下文。
3. 完整项目工程。具体获取方式见下文。

特别说明：该项目来自网络，并非本人所有。本文只是展示项目环境配置和具体运行流程。如有侵权，请联系删除。
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界面效果

本文首发于优快云 @拂过世俗的风，著作权归本人所有

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VisualStudio2022下载安装

1. 首先，我们从官网下载安装包。

官网地址：
https://visualstudio.microsoft.com/zh-hans/downloads/

2. 打开下载下来的exe文件，按照下图进行VS配置。

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OpenCV配置步骤

1. 下载OpenCV，官网为 opencv.org，下载OpenCV4.4.0

使用魔法能使得访问和下载快一些


2. 安装opencv，安装目录为：d:\ opencv
记住自己的安装目录，后续用得到。我这里选择安装在D盘下的opencv文件夹。
3. 配置环境变量。
打开控制面板，选择系统。

选择高级系统设置。此处也可以通过设置，直接进行高级系统设置。

选择环境变量。

4. 添加环境变量，在path中添加：d:\opencv \opencv\build\x64\vc15\bin
   这里添加的是你安装opencv的位置。我的安装位置为D盘下的opencv文件夹
5. 将d:\opencv\opencv4\build\x64\vc15\bin 目录下的opencv_world440.dll，opencv_world440d.dll，opencv_videoio_ffmpeg440_64.dll文件复制到C:\Windows\System32

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完整工程项目下载

工程项目下载链接：https://gitee.com/zzk1126/CHD_CS

再次声明：十分感谢朱同学发布的工程文件，本项目归朱同学所有。本文只是展示项目环境配置和具体运行流程。如有侵权，请联系删除。
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项目运行步骤

1. 解压CHD_CS-main压缩包，选择第三个文件夹。
   

2. 解压CarRec压缩包。这是完整的工程，由于包含了knn神经网络训练数据集，所以解压较慢。
   

3. 文件夹添加。
   请注意：这一步非常关键，请按要求添加空文件夹。
   打开.\CarRec\CarRec,新建文件夹lpr和step2。
   
   

4. 返回上一级，打开工程。
   
   如果出现项目重定向提示，点击确认即可。
   

5. 选择项目，右键选择属性。
   如果没有解决方案资源管理器，可以在视图中打开。

6. 修改三个目录路径，点击确定即可。
   这里添加的是你安装opencv的位置。我的安装位置为D盘下的opencv文件夹

7. 更改编译选项为x64，点击绿色三角号运行。
   

8. 编译不报错，即代表运行成功。
   
   会弹出下面的界面。
   

总结

  这个项目的界面设计得很漂亮，整体运行结果也很好。再次感谢朱同学的分享。
  大家也可以通过文件夹中的报告了解具体项目细节和算法流程。朱同学也对这个工程写了说明文件，均放在压缩包中。

本人按照上述流程修改过的工程文件也已经上传，亲测可运行。

工程下载链接：https://download.youkuaiyun.com/download/weixin_65793825/89620981