C++实现车牌识别程序的关键算法

"该资源是关于使用C++编写的一个车牌识别程序，包含了图像处理的各种算法，如灰度化、归一化、边缘检测、霍夫变换等，用于识别图像中的车牌。程序使用了一些基本的数据结构和自定义的结构体来存储图像信息。" 在车牌识别程序中，涉及到的关键知识点包括： 1. 数据结构与类型定义：定义了`BMP_img`和`Bmp1`两个结构体，分别用来存储BMP图像的元数据和处理后的图像信息。这些结构体包含了图像的宽高、位深度、颜色信息以及处理过程中所需的辅助数据。 2. 预处理函数：包括`grayScale`（灰度化）、`junheng`（均衡化）、`Thiningtest`（细化处理）等，这些函数是图像处理的基础步骤，目的是增强图像对比度，简化图像结构，便于后续的特征提取。 3. 图像切割：`CutBmp`函数用于根据指定坐标切割图像，这在车牌定位时非常关键，通常先确定车牌大致区域，然后进行切割。 4. 边缘检测：`sob`函数实现了Sobel算子进行边缘检测，还有`edgesob8`和`edgesob4`分别对应8邻域和4邻域的边缘检测。边缘检测有助于突出图像中的轮廓，有助于识别车牌的边界。 5. 形态学操作：`Erosion`（腐蚀）、`Dilation`（膨胀）和`deljunzao`（去除噪点）是常见的形态学操作，可以去除小的噪声像素，连接断开的边缘，对图像进行平滑处理。 6. 霍夫变换：`Hough`函数用于实现霍夫变换，这是一种检测直线的算法，适用于找出车牌边框，是车牌定位的重要手段。 7. 倾斜校正：`guiyi`函数可能涉及图像的旋转校正，通过计算和调整图像的倾斜角度，确保识别时图像正向。 8. 颜色空间转换：`hsvzation`函数将图像从RGB色彩空间转换到HSV色彩空间，HSV空间更容易进行色彩分析和分割。 9. 字符识别：`strBmp`和`readstr`函数可能用于字符分割和识别，通过比较模板库中的字符模板与图像中的字符进行匹配。 10. 文件读写：`read_img`用于读取BMP图像文件，`writebmp`则用于将处理后的图像写入新的BMP文件。 11. 算法辅助函数：如`myGetMedianNum`获取数组中的中值，`myitoa`将整数转换为字符串，这些辅助函数在处理图像数据时提供了便利。 这个车牌识别程序涵盖了图像处理的多个环节，从原始图像读取、预处理、特征提取到字符识别，形成了一套完整的图像处理流程。