简介: 本文将介绍在C#环境下,利用OpenCV库构建车牌识别系统的基本思路和步骤,涵盖图像预处理、车牌定位、字符分割及识别等关键技术,旨在为非专业读者提供可操作的指导。
车牌识别(License Plate Recognition, LPR)是现代 智能交通 系统的重要组成部分,广泛应用于停车场管理、交通监控、车辆追踪等领域。本文将详细阐述在C#环境中,结合OpenCV库实现车牌识别的基本流程和技术要点。
OpenCV是一个开源的计算机视觉和 机器学习 软件库,而Emgu CV是OpenCV的.NET封装,使得OpenCV的功能可以直接在.NET环境下使用。首先,你需要在你的C#项目中引入Emgu CV。
在你的C#文件中,导入必要的Emgu CV命名空间:
using Emgu.CV;using Emgu.CV.CvEnum;using Emgu.CV.Structure;using Emgu.CV.Util;using Emgu.CV.XFeatures2D;
using Emgu.CV;
using Emgu.CV.CvEnum;
using Emgu.CV.Structure;
using Emgu.CV.Util;
using Emgu.CV.XFeatures2D;
图像预处理是车牌识别的第一步,目的是改善图像质量,便于后续处理。主要步骤包括灰度化、滤波去噪、边缘检测等。
Mat gray = image.Convert<Gray, byte>().PyrDown();Mat blurred = new Mat();CvInvoke.GaussianBlur(gray, blurred, new Size(5, 5), 1.4);Mat edges = new Mat();CvInvoke.Canny(blurred, edges, 50, 150);
Mat gray = image.Convert<Gray, byte>().PyrDown();
Mat blurred = new Mat();
CvInvoke.GaussianBlur(gray, blurred, new Size(5, 5), 1.4);
Mat edges = new Mat();
CvInvoke.Canny(blurred, edges, 50, 150);
车牌定位是识别过程中的关键步骤,常用的方法有基于颜色的定位、基于形状的定位以及基于机器学习的定位等。
将定位到的车牌区域进行字符分割,通常基于投影法或连通域分析。
字符识别通常使用机器学习模型,如SVM、 神经网络 等。