C语言 opencv 实现车牌定位算法 在图片中裁剪出车牌

要实现车牌定位算法并在图片中裁剪出车牌，可以使用以下步骤：

1. 载入图片并将其转换为灰度图像。

2. 对图像进行预处理，以便更容易检测到车牌。可以使用一些图像处理技术，例如高斯模糊、二值化、边缘检测等。

3. 在处理后的图像中寻找车牌的轮廓。可以使用 OpenCV 提供的 findContours 函数进行轮廓检测，并使用轮廓的形状和面积来过滤掉非车牌区域。

4. 对筛选后的车牌轮廓进行透视变换，以便将车牌区域变换为矩形。

5. 在透视变换后的车牌矩形中裁剪出车牌图像。

下面是一个简单的 C 语言示例代码，实现了车牌定位和裁剪功能：

#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <opencv2/opencv.hpp>

using namespace cv;

int main(int argc, char** argv) {
    // 载入图片并转换为灰度图像
    Mat image = imread("car.jpg");
    Mat gray;
    cvtColor(image, gray, CV_BGR2GRAY);

    // 预处理图像
    Mat blur, binary, edges;
    GaussianBlur(gray, blur, Size(5, 5), 0);
    threshold(blur, binary, 100, 255, THRESH_BINARY);
    Canny(binary, edges, 100, 200);

    // 查找车牌轮廓
    std::vector<std::vector<Point>> contours;
    findContours(edges, contours, RETR_EXTERNAL, CHAIN_APPROX_SIMPLE);

    // 过滤掉非车牌区域
    int minArea = 1000;
    std::vector<std::vector<Point>>::iterator it = contours.begin();
    while (it != contours.end()) {
        if (contourArea(*it) < minArea) {
            it = contours.erase(it);
        } else {
            ++it;
        }
    }

    // 对每个车牌轮廓进行透视变换并裁剪出车牌
    for (int i = 0; i < contours.size(); ++i) {
        Rect rect = boundingRect(contours[i]);
        Mat plate = image(rect);

        std::vector<Point2f> srcPoints;
        srcPoints.push_back(Point2f(rect.x, rect.y));
        srcPoints.push_back(Point2f(rect.x + rect.width, rect.y));
        srcPoints.push_back(Point2f(rect.x, rect.y + rect.height));
        srcPoints.push_back(Point2f(rect.x + rect.width, rect.y + rect.height));

        std::vector<Point2f> dstPoints;
        dstPoints.push_back(Point2f(0, 0));
        dstPoints.push_back(Point2f(240, 0));
        dstPoints.push_back(Point2f(0, 80));
        dstPoints.push_back(Point2f(240, 80));

        Mat transform = getPerspectiveTransform(srcPoints, dstPoints);
        Mat plateWarped;
        warpPerspective(plate, plateWarped, transform, Size(240, 80));

        imshow("Plate", plateWarped);
        waitKey(0);
    }

    return 0;
}

值得注意的是，该代码只能在包含 OpenCV 库的环境中编译和运行。