使用OpenCV在Qt C++环境中实现车牌号码的识别

要使用OpenCV在Qt C++环境中实现车牌号码的识别，您可以按照以下步骤编写代码。这里提供一个简化的示例流程，涵盖车牌定位、提取和字符识别等关键步骤。请注意，实际应用可能需要根据具体场景进行调整和优化。

准备环境

确保您的项目已经正确集成OpenCV库，并包含必要的头文件：

#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>
#include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp>
#include <opencv2/text.hpp> // 如果使用OCR模块进行字符识别

定位车牌

可以采用颜色空间分析、边缘检测、轮廓检测、模板匹配或深度学习方法（如YOLO或SSD）来定位车牌。这里以简单的颜色阈值和轮廓检测为例：

cv::Mat preprocessImage(const cv::Mat& input) {cv::Mat gray, blurred;cv::cvtColor(input, gray, cv::COLOR_BGR2GRAY);cv::GaussianBlur(gray, blurred, cv::Size(5, 5), 0);// 颜色阈值或其他预处理步骤，用于突出车牌区域cv::Mat thresh;cv::inRange(blurred, cv::Scalar(0, 0, 70), cv::Scalar(255, 255, 150), thresh);// 寻找轮廓std::vector<std::vector<cv::Point>> contours;cv::findContours(thresh.clone(), contours, cv::RETR_EXTERNAL, cv::CHAIN_APPROX_SIMPLE);// 过滤出符合车牌形状的轮廓for (const auto& contour : contours) {double aspect_ratio = static_cast<double>(cv::contourArea(contour)) / cv::arcLength(contour, true);if (aspect_ratio >= 2.0 && aspect_ratio <= 6.0) { // 调整阈值以适应不同车牌比例cv::Rect bounding_box = cv::boundingRect(contour);// 可能还需要进一步检查面积、长宽比等，确保是车牌// ...return input(bounding_box);}}return cv::Mat(); // 若未找到车牌，返回空矩阵
}// 在Qt事件处理函数中调用：
void MainWindow::on_imageLoaded(QImage image) {cv::Mat cv_image = QImageToCvMat(image);cv::Mat roi = preprocessImage(cv_image);if (!roi.empty()) {// 车牌已定位，继续后续处理// ...} else {qDebug() << "Failed to locate license plate.";}
}

提取车牌字符

定位到车牌后，通常会进行二值化、形态学操作（如闭运算去除噪声、开运算分离字符）以及直方图投影或滑动窗口等方法来分割字符：

std::vector<cv::Mat> extractCharacters(const cv::Mat& plate) {cv::Mat binary;cv::threshold(plate, binary, 0, 255, cv::THRESH_BINARY_INV + cv::THRESH_OTSU);// 形态学操作cv::Mat kernel = cv::getStructuringElement(cv::MORPH_RECT, cv::Size(3, 3));cv::morphologyEx(binary, binary, cv::MORPH_CLOSE, kernel);cv::morphologyEx(binary, binary, cv::MORPH_OPEN, kernel);// 分割字符std::vector<cv::Mat> characters;// 使用直方图投影或滑动窗口等方法分割字符，这里仅示意// ...return characters;
}// 在定位车牌成功后调用：
std::vector<cv::Mat> characters = extractCharacters(roi);

字符识别

字符识别可以采用传统的模板匹配、特征提取与机器学习（如SVM、Adaboost）或者深度学习模型（如CRNN、Tesseract OCR）。这里假设使用Tesseract OCR作为字符识别引擎：

#include <tesseract/baseapi.h>std::string recognizeCharacter(const cv::Mat& character) {tesseract::TessBaseAPI tess;tess.Init(NULL, "eng", tesseract::OEM_DEFAULT); // 使用英文语言数据包tess.SetPageSegMode(tesseract::PSM_SINGLE_CHAR); // 单字符识别模式// 将OpenCV Mat转换为Leptonica PIX格式供Tesseract使用lept_cvimage_to_pix(image, &pix);char* out_text = tess.GetUTF8Text();std::string result(out_text);tess.End();return result;
}// 在字符分割后遍历识别：
std::string plate_number;
for (const auto& char_mat : characters) {std::string char_str = recognizeCharacter(char_mat);plate_number += char_str;
}
qDebug() << "Detected license plate number: " << plate_number.c_str();