使用OpenCV进行车牌检测

"基于OpenCV的车牌定位是一个利用计算机视觉库OpenCV来识别和定位车辆图片中的车牌的技术。本文档提供了一个简单的实现示例，主要涉及图像处理的基础知识，包括灰度转换、直方图计算以及大津法（Otsu's method）二值化等步骤。" 在OpenCV中，车牌定位通常包括以下步骤： 1. 图像预处理：首先，原始图像需要进行预处理，以便减少噪声和增强图像特征。在这个例子中，预处理可能包括将彩色图像转换为灰度图像，这可以通过包含`cv.h`、`highgui.h`和`cxcore.h`库并调用`cv::cvtColor`函数完成。例如： ```cpp IplImage* grayImage = cvCreateImage(cvGetSize(imgSrc), IPL_DEPTH_8U, 1); cvCvtColor(imgSrc, grayImage, CV_BGR2GRAY); ``` 2. 直方图计算：接下来，计算灰度图像的像素分布，即直方图。在给定的代码中，`myOtsu`函数用于计算图像的直方图，并找到最佳阈值进行二值化。这个函数遍历所有像素，统计每个灰度级的数量，并计算其在总像素数中的比例。 3. 大津法二值化：大津法是一种自适应的阈值选择方法，用于将图像分为前景（车牌区域）和背景。在`myOtsu`函数中，通过比较不同灰度级的类间方差（即两个类别的像素值均值之差的平方），找到最优阈值。这个阈值将用于将图像分割为黑白两部分，从而突出车牌区域。 4. 边缘检测与轮廓提取：二值化后，可以使用边缘检测算法（如Canny或Sobel）找出图像中的边缘。然后，通过OpenCV的`findContours`函数提取出潜在的车牌轮廓。 5. 车牌候选区域筛选：对提取的轮廓进行形状分析，如面积、长宽比等，筛选出可能的车牌区域。这一步可能需要结合其他特征，如文字识别的结果，进一步提高准确率。 6. 车牌识别：最后，对选定的车牌区域进行字符分割和识别，这通常涉及到更复杂的OCR（光学字符识别）技术。 提供的代码片段仅展示了大津法阈值选择的部分，实际的车牌定位系统还需要整合上述其他步骤。在`main`函数中，应该调用这些预处理和分析函数，然后显示或保存处理后的结果。 基于OpenCV的车牌定位是一个典型的计算机视觉问题，涉及到图像处理、模式识别和机器学习等多个领域。OpenCV提供了丰富的功能和工具，使得开发者能够构建这样的系统，但实现一个高效的车牌定位系统还需要考虑光照条件、角度变化、遮挡等因素，以及优化算法以提高实时性能。