代码解释:public static void predict(Mat img, PlateColor color, PlateRecoResult chars) { Mat f = PlateUtil.features(img, Constant.predictSize); int index = 0; Double maxVal = -2D; Mat output = new Mat(1, Constant.strCharacters.length, CvType.CV_32F); if (color.equals(PlateColor.GREEN)) { ann_green.predict(f, output); // 预测结果 } else { ann_blue.predict(f, output); // 预测结果 } for (int j = 0; j < Constant.strCharacters.length; j++) { double val = output.get(0, j)[0]; if (val > maxVal) { maxVal = val; index = j; } } String result = String.valueOf(Constant.strCharacters[index]); chars.setChars(result); chars.setConfi(maxVal); }

这段代码是一个车牌字符识别的方法，输入参数为车牌图像、车牌颜色和保存识别结果的对象。其中，通过调用 PlateUtil 类的 features 方法提取车牌图像的特征，然后根据车牌颜色选择使用不同的训练好的人工神经网络 ann_green 或 ann_blue 进行预测，并将预测结果保存在 output 中。接着，遍历 output 中每个字符的预测值，找到预测值最大的字符索引，将该字符作为识别结果保存到 chars 中，并将预测值最大的值作为置信度保存到 chars 中。最终返回的是识别结果对象。

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代码解释: // 识别字符 List<PlateRecoResult> result = Lists.newArrayList(); PlateRecoResult chinese = new PlateRecoResult(); chinese.setSort(0); chinese.setRect(chineseRect); predictChinese(chineseMat, chinese); // 预测中文字符 result.add(chinese); charCount--; for (int i = posi; i < sorted.size() && charCount > 0; i++, charCount--) { // 预测中文之外的字符 Mat img_crop = new Mat(threshold, sorted.get(i)); img_crop = preprocessChar(img_crop); PlateRecoResult chars = new PlateRecoResult(); chars.setSort(i + 1); chars.setRect(chineseRect); predict(img_crop, color, chars); // 预测数字、字符 result.add(chars); ImageUtil.debugImg(debug, tempPath, "charMat", img_crop); Imgcodecs.imwrite(tempPath + i + "_" + Constant.TEMP_CHAR_CHAR_MAT, img_crop); } String plate = ""; // 车牌识别结果 Double fonfidence = 0.0D; for (PlateRecoResult p : result) { plate += p.getChars(); fonfidence += p.getConfi(); } return plate; }

这段代码是车牌识别中的一个部分，主要用于识别车牌上的字符。首先，它将一个空的结果列表初始化为 `result`，然后通过 `predictChinese` 函数预测车牌上的中文字符并将其添加到 `result` 中。接着，使用一个循环来预测车牌上的其他字符，包括数字和字母，将它们添加到 `result` 中，并将结果保存到 `debug` 文件夹中的文件中。最后，将所有预测出的字符拼接成一个字符串 `plate`，并将它们的置信度相加作为 `fonfidence`，最终返回 `plate`。