解释每一句 for (int i = 0; i < contours.size(); i++) { double area = contourArea(contours[i]); double peri = arcLength(contours[i], true); //根据面积筛选出可能属于车牌区域的轮廓 if (area > 1000) { //使用多边形近似，进一步确定车牌区域轮廓 approxPolyDP(contours[i], conPoly[i], 0.02*peri, true); if (conPoly[i].size() == 4) { //计算矩形区域宽高比 Rect box = boundingRect(contours[i]); double ratio = double(box.width) / double(box.height); if (ratio > 2 && ratio < 4) { //截取ROI区域 Rect rect = boundingRect(contours[i]); License_ROI = { src(rect),rect }; } } } }

这段代码是用于对图像中的轮廓进行筛选，找出可能属于车牌区域的轮廓。首先，使用for循环遍历所有的轮廓。然后，对于每一个轮廓，计算其面积和周长（即弧长）。如果该轮廓的面积大于1000，则认为该轮廓可能属于车牌区域。接着，使用多边形近似算法，进一步确定车牌区域的轮廓。如果近似后得到的轮廓是一个四边形，则计算该四边形的宽高比。如果宽高比大于2，则认为该轮廓可能是车牌区域的轮廓。最终，将符合要求的轮廓的矩形区域存储下来。

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for (int i = 0; i < contours.size(); i++) { double area = contourArea(contours[i]); double peri = arcLength(contours[i], true); //根据面积筛选出可能属于车牌区域的轮廓 if (area > 1000) { //使用多边形近似，进一步确定车牌区域轮廓 approxPolyDP(contours[i], conPoly[i], 0.02 * peri, true); if (conPoly[i].size() == 4) { //计算矩形区域宽高比 Rect box = boundingRect(contours[i]); double ratio = double(box.width) / double(box.height); if (ratio > 2 && ratio < 4) { //截取ROI区域 Rect rect = boundingRect(contours[i]); License_ROI = { src(rect),rect }; } } } }

这段代码是对图像中的轮廓进行筛选，找出可能属于车牌区域的轮廓，并进一步确定车牌区域的位置和大小。具体流程如下：

1. 对图像中所有的轮廓进行遍历。
2. 对于每个轮廓，计算其面积和周长。
3. 根据面积的大小，筛选出可能属于车牌区域的轮廓。
4. 使用多边形近似算法，进一步确定车牌区域的轮廓。
5. 判断车牌区域的轮廓是否为矩形，计算矩形区域的宽高比。
6. 如果宽高比符合要求，则确定车牌区域的位置和大小，并将其截取出来作为ROI区域。

在上述流程中，使用了OpenCV中的函数contourArea()、arcLength()、approxPolyDP()、boundingRect()等函数来计算轮廓的面积、周长、多边形近似、矩形区域等。通过这些计算，可以准确地确定车牌区域的位置和大小，方便后续的识别处理。

bool Get_Character_ROI(License& License_ROI, vector<License>& Character_ROI) { Mat gray; cvtColor(License_ROI.mat, gray, COLOR_BGR2GRAY); Mat thresh; threshold(gray, thresh, 0, 255, THRESH_BINARY | THRESH_OTSU); Mat kernel = getStructuringElement(MORPH_RECT, Size(3, 3)); Mat close; morphologyEx(thresh, close, MORPH_CLOSE, kernel); vector<vector<Point>>contours; findContours(close, contours, RETR_EXTERNAL, CHAIN_APPROX_SIMPLE); for (int i = 0; i < contours.size(); i++) { double area = contourArea(contours[i]); //由于我们筛选出来的轮廓是无序的，故后续我们需要将字符重新排序 if (area > 200) { Rect rect = boundingRect(contours[i]); //计算外接矩形宽高比 double ratio = double(rect.height) / double(rect.width); if (ratio > 1) { Mat roi = License_ROI.mat(rect); resize(roi, roi, Size(50, 100), 1, 1, INTER_LINEAR); Character_ROI.push_back({ roi ,rect }); } } } //将筛选出来的字符轮廓 按照其左上角点坐标从左到右依次顺序排列 //冒泡排序 for (int i = 0; i < Character_ROI.size() - 1; i++) { for (int j = 0; j < Character_ROI.size() - 1 - i; j++) { if (Character_ROI[j].rect.x > Character_ROI[j + 1].rect.x) { License temp = Character_ROI[j]; Character_ROI[j] = Character_ROI[j + 1]; Character_ROI[j + 1] = temp; } } } if (Character_ROI.size() != 7) { return false; } return true; }

这段代码用于从车牌的ROI区域中分割出每个字符的ROI区域，并按照从左到右的顺序排列。具体流程如下：

1. 将车牌的ROI区域转换为灰度图像。
2. 对灰度图像进行二值化处理并进行闭运算，以便于分割字符。
3. 使用findContours()函数查找图像中的轮廓。
4. 对于每个轮廓，计算其面积和外接矩形宽高比。
5. 如果面积和宽高比符合要求，则将其截取出来作为字符的ROI区域。
6. 将所有的字符ROI区域按照从左到右的顺序进行排序，方便后续的识别处理。
7. 如果分割出的字符ROI区域不足7个，则返回false表示分割失败；否则返回true表示分割成功。

在上述流程中，使用了OpenCV中的函数cvtColor()、threshold()、getStructuringElement()、morphologyEx()、findContours()、boundingRect()、resize()等函数来进行图像转换、二值化、闭运算、轮廓查找、矩形区域计算、图像缩放等操作。通过这些操作，可以将车牌的字符分割出来，并按照从左到右的顺序进行排列，方便后续的字符识别处理。