C++实现BP神经网络车牌字符识别

该资源提供了一个基于C++的BP神经网络字符识别系统，主要用于自动识别车牌照上的字符。代码中包含了图像预处理、特征提取、神经网络模型加载和应用等关键步骤。 在车牌识别系统中，BP（Backpropagation）神经网络是一种常见的机器学习算法，用于训练模型以识别不同类型的字符。此代码主要使用了OpenCV库进行图像处理，并结合了机器学习库（如MLP，多层感知器）来实现神经网络模型的训练和应用。 1. 图像预处理： - `cvLoadImage(fn,CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE)`：将彩色图像转换为灰度图像，减少计算复杂性。 - `cvThreshold(gray,gray,180,255,CV_THRESH_BINARY|CV_THRESH_OTSU)`：应用Otsu二值化算法，将图像转化为黑白两部分，使字符与背景分离。 - `cvRectangle(gray,cvPoint(0,0),cvPoint(gray->width-1,gray->height-1),CV_RGB(255,255,255))`：在图像周围画出矩形框，以标记识别区域。 - `cvDilate(gray,gray,se)`：膨胀操作，增强字符边缘，连接断开的字符部分。 2. 特征提取： - 尽管代码中没有明确的特征提取步骤，但图像预处理阶段的二值化和膨胀已经帮助提取了字符的轮廓特征。 3. 神经网络模型： - `CvANN_MLP mlp; mlp.load("mpl.xml")`：加载预先训练好的神经网络模型，模型参数存储在"mpl.xml"文件中。这通常是在大量样本上训练得到的，用于识别不同字符。 4. 模型应用： - 代码中的循环`for(int i=1; i<=100; i++)`表示对多个测试图像进行识别。对于每个图像，执行以下操作： - 读取图像文件 - 应用图像预处理步骤 - 应用神经网络模型进行字符识别 5. 图像旋转校正： - 示例代码中未完全展示，但注释`/* ... */`之间提到的代码段用于处理图像的旋转校正。这是为了应对拍摄时可能出现的角度偏差，确保字符垂直。 6. 性能优化： - 虽然示例代码没有包含所有细节，但实际应用中可能还会包括其他优化技术，如模板匹配、霍夫变换等，以提高字符定位和识别的准确性。 这个BP字符识别代码提供了基本的车牌字符识别流程，结合OpenCV的图像处理功能和神经网络模型，可以实现简单的自动车牌识别系统。然而，实际应用中可能需要进一步优化和调整，以适应各种光照、角度和字符条件的变化。