opencv车牌识别 C++

OpenCV是一个开源的计算机视觉库，常用于图像处理和机器视觉应用，包括车牌识别。在C++中，基于OpenCV的车牌识别通常涉及到深度学习技术，比如卷积神经网络（CNN）。该项目源码可能包含以下步骤：

1. 数据预处理[^1]: 项目首先需要收集或准备用于训练的车牌图片数据集，对图像进行灰度化、缩放、归一化等操作，以便于模型学习。

cv::Mat img = imread("plate.jpg"); // 读取图片
cv::cvtColor(img, img, cv::COLOR_BGR2GRAY); // 转为灰度
resize(img, img, Size(224, 224)); // 缩放至模型输入尺寸

2. 模型加载与推理: 使用预训练的深度学习模型（如YOLOv3或Faster R-CNN），对车牌区域进行检测和识别。

Net net = getPretrainedModel(); // 加载预训练模型
cv::Mat blob = dnn.blobFromImage(img, 1.0, Size(300, 300), Scalar(104, 117, 123), false, false); // 图像转blob
net.setInput(blob);
cv::Mat detections = net.forward(); // 推理并获取结果

3. 结果解析: 对检测到的车牌区域进行后处理，如非极大抑制（NMS），提取并识别车牌号码。

std::vector<std::pair<cv::Rect, String>> plateCandidates = parseDetections(detections); // 解析出候选车牌
String recognizedPlate = recognizePlate(plateCandidates); // 使用OCR识别车牌

这个项目源码作为毕业设计，经过了严格的测试和调试，可以作为一个学习和实践OpenCV车牌识别的起点。然而，具体实现细节可能因作者的设计而异，需要查看源码以获取详细信息。