基于Opencv的车牌识别工具研究与实现(5)

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CodeRecognize(pImgCharFour,2,3); CodeRecognize(pImgCharFive,0,4); CodeRecognize(pImgCharSix,0,5); CodeRecognize(pImgCharSeven,0,6);

CString outFile= \

for(i =0;i<7;i++)//把结果放到 outFile CString 里 {

outFile += G_PlateChar[i]; }

GetDlgItem(IDC_RESULT)->SetWindowText(outFile); }

4.3 本章小结

本章对系统中涉及到的车牌识别技术做了详细的阐述，即利用了行扫描和列扫描的方法对车牌区域进行粗定位，字符分割采用垂直投影的方法，能对字符进行有效分割，最后运用模板匹配对字符进行识别。

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第5章 系统实现及测试

5.1系统界面

基于图像的车牌识别模块的界面图，如图5-1所示：

图5-1 系统界面

界面中各个按钮的功能如下说明：

（1）打开图像：通过界面打开图像按钮来打开采集到的原始车牌图像，此时原始图像框显示打开的图像。

（2）图像二值化：在点击图像二值化按钮，将原始的车牌图像变换为灰度图像。

（3）车牌定位：接着点击车牌定位按钮，对二值化之后的车牌区域进行定位。 字符分割：下一步点击分割按钮，系统利用垂直投影和字符先验知识分割出车牌的字符，并显示在模块界面。

（4）字符识别：最后点击识别部分，系统利用模板匹配法将单个的车牌字符与原有的字符模板进行比对，识别出车牌字符。

5.2系统测试

本文通过对车牌识别软件中所用到的算法进行研究与实践，结合OpenCv和微软的MFC图形库，基于图片实现车牌的定位、字符分割、字符的识别等功能。经过对其测试，该系统能够完成字符识别功能。

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首先，打开原始图像，然后进行图像色彩转换、车牌定位、字符分割、字符识别，最终完成识别的全过程。测试效果图如图5-2、图5-3所示：

图5-2 原始图像

如图5-2所示为原始图像，将进行操作的车牌图像。

图5-3 车牌定位、字符分割、字符识别效果图

如图5-3所示为车牌定位、字符分割、字符识别效果图，将原始车牌图像进行以上操作，从而实现系统整体功能。

5.3本章小结

本章通过测试使用相关算法研究和实践的车牌识别系统，该系统能够很好的识别出字符。

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结束语

随着我国经济的快速发展，汽车数量也逐年大幅度增长，公路交通基础设施在我国起到决定性的作用，智能交通系统也随之产生。车辆牌照识别，作为一个重要组成部分，涉及到众多的知识领域，如数字图像处理，计算机视觉，人工智能与模式识别。它主要包括以下几个部分图像的预处理，车牌的定位，字符的分割和字符的识别。本文使用VC++（计算机编程语言）和OpenCV（国际开放的计算机视觉库），加上相关理论知识实现一个车牌识别基础工具。

本文先采用扫描对车牌粗定位扫描，便于字符分割，利用垂直投影法的字符分割，可以进行字符的有效分割，最后用模板匹配的字符识别，效果显而易见，但在实际应用中，车牌图像会受诸多因素的影响，因此，为了进一步提高识别率和识别速度，将会有越来越多的研究者对其进行深入研究。

虽然目前的车牌识别系统实施还存在许多不足之处，然而，伴随着不懈的研究和日益成熟的设施，车牌识别系统最终将广泛应用到实际生活中。

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致 谢

首先我要衷心感谢 老师，在论文写作各个阶段，曹老师总能一丝不苟地为我细致的指导和教诲，让我不断提高，同时也学到了很多做事的深刻道理。无论生活或工作中，曹老师和蔼可亲，平易近人，治学严谨，脚踏实地的工作作风是永远值得我学习。在此，我谨向他表示我衷心的感谢和诚挚的祝福，祝愿他的事业更加蒸蒸日上！

感谢帮助过我的人，祝他们每天快快乐乐。

最后要感谢父母和家人，不论身在何处他们都会永远的支持我，鼓励我，给我勇气促使我不断的勇往直前。

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