OpenCV实现高效车牌定位算法：基于4点检测

本篇文章是关于基于OpenCV 2.4.2版本的车牌定位算法实现，使用Visual Studio 2008作为开发环境。作者提供了一个详细的C++代码片段，旨在解决实际工程中的车牌识别问题，强调了定位的准确性。以下是对文章内容的详细解读： 1. **标题解析**： "基于opencv的车牌定位代码"这个标题明确了文章的核心技术栈：OpenCV（计算机视觉库），主要关注的是车牌的检测与定位功能。OpenCV提供了丰富的图像处理和计算机视觉工具，对于车牌这种有特定结构的目标检测，它非常适合。 2. **描述关键点**： - 使用OpenCV 2.4.2版本：这表示代码是在较旧但稳定的版本上构建的，可能兼容性较好，适合那些不追求最新特性的项目。 - VS2008编译：这说明代码是在Windows平台上，且可能与早期版本的Visual Studio兼容，但可能不再适用于现代开发环境。 - 高精度定位：代码着重于提高定位的准确度，这在实际应用如停车场管理、交通监控等场景中非常重要。 - 满足工程需求：表明该代码已通过实际项目验证，具备一定的实用价值。 3. **代码部分分析**： - `#ifdef/#ifndef`块用于条件编译，可能是为了适应不同的编译选项或平台。 - `CvPoint pt[4]`定义了一个包含四个点的数组，可能用于存储车牌四角的坐标。 - `angle()`函数计算两点之间的夹角，这对于车牌倾斜校正或形状分析很重要。 - `findSquares4()`函数是关键部分，它接收输入图像和内存存储对象，首先进行图像处理（灰度化、金字塔级联），然后寻找可能的车牌区域（squares）。 - 代码中使用了图像区域操作（如ROI）、图像尺寸调整（如pyrDown）以及轮廓分析（CvSeq* contours）来识别车牌。 4. **整体思路**： 该代码遵循了一般的目标检测流程：首先将彩色图像转换为灰度图像，接着使用图像金字塔进行多尺度分析，这样可以捕捉到不同大小的车牌。通过轮廓检测找到可能的矩形区域，再利用角度计算判断这些矩形是否符合车牌的特征（通常车牌具有相对规则的矩形形状）。最后，利用存储结构存储找到的候选区域，为后续的车牌字符识别做准备。 5. **应用领域**： 这段代码适用于需要实时或准实时车牌定位的场景，例如车辆监控系统、自动收费系统、智能停车场等，有助于提升系统的自动化水平和效率。 这篇文章提供了基于OpenCV的车牌定位技术的具体实现，适合对计算机视觉有一定了解并对车牌定位有实际需求的开发者参考和学习。由于代码篇幅较长，读者可以深入研究其中的图像处理和轮廓分析技术，以优化和扩展自己的车牌识别系统。