[优质文档]车牌识别(包含车牌检测,车牌跟踪,车牌识别)源代码下载

[优质文档]车牌识别(包含车牌检测,车牌跟踪,车牌识别)源代码下载 车牌识别(包括车牌检测,车牌跟踪,车牌识别)源代码下载车牌识别(包括车牌检测，车牌跟踪，车牌识别)源代码下载: 本程序开发环境:vc6.0 opencv1.0 整体功能:是为了实现车牌自动跟踪，检测，并拍照，定位，识别，但是跟踪和拍照等于没有实现。 实现功能: 能实现视频中物体跟踪，但必须是手动圈住才行，摄像头是usb摄像头. 打开车牌图片，能进行定位，车牌分割，字符分割，字符识别。 操作步骤:程序主界面:有打开摄像头，关闭摄像头，截取图片，车牌识别 打开摄像头，可以看到视频中画面，移动鼠标圈住物体，可以自动跟踪。 截取图片，在打开设摄像头的情况下，可以截取并保存一张图片。 关闭摄像头，不用摄像头时，需先关闭摄像头，不然执行其他的会有错误。 车牌识别，弹出程序子界面。 在程序子界面里: 依次又打开图片，图像二值化，车牌定位，字符分割，字符识别按钮。 按钮点击顺序是:打开图片，图像二值化，车牌定位，字符分割，字符识别。 操作完就可以看到结果。只要图片大小合适(不能太大)，一般都能较准确的结果。车牌定位识别那块有详细 注释 圣经注释小学小古文100篇及注释小古文100篇及注释简短小古文100篇及注释译文小古文100篇及注释 。 部分代码如下: void COpencvCarDlg::OnOpencamera() { // TODO: Add your control notification handler code here IplImage* frame = 0; IplImage* framecopy = 0; capture = cvCaptureFromCAM(-1); if(!capture) { MessageBox("摄像头读取错 误...",NULL,MB_ICONEXCLAMATION | MB_ICONWARNING | MB_OK); cvWaitKey(0); } cvNamedWindow( "CamShift", 1 ); cvSetMouseCallback("CamShift", on_mouse,NULL); for(;;)//进入视频帧处理主循环 { int i, bin_w, c; framecopy = cvQueryFrame( capture ); if( !framecopy ) break; if(!frame) frame = cvCreateImage(cvSize(framecopy->width,framecopy->height),framecopy->depth,framecopy->nChannels); imageSave = cvCreateImage(cvSize(framecopy->width,framecopy->height),framecopy->depth,framecopy->nChannels); cvCopy(framecopy,imageSave,0); if(framecopy->origin==IPL_ORIGIN_TL) cvCopy(framecopy,frame,0); else cvFlip(framecopy,frame,0); if( !image )//刚开始先建立一些缓冲区 { image = cvCreateImage( cvGetSize(frame), 8, 3 );// image->origin = frame->origin; hsv = cvCreateImage( cvGetSize(frame), 8, 3 ); hue = cvCreateImage( cvGetSize(frame), 8, 1 ); mask = cvCreateImage( cvGetSize(frame), 8, 1 );//分配掩膜图像空间 backproject = cvCreateImage( cvGetSize(frame), 8, 1 );//分配反向投影图空间，大小一样，单通道 hist = cvCreateHist( 1, &hdims, CV_HIST_ARRAY, &hranges, 1 ); //分配建立直方图空间 histimg = cvCreateImage( cvSize(320,200), 8, 3 );// 分配用于画直方图的空间 cvZero( histimg );//背景为黑色 } cvCopy( frame, image, 0 ); cvCvtColor( image, hsv, CV_BGR2HSV ); // 把图像从RGB表色系转为HSV表色系 if( track_object )// 如果当前有需要跟踪的物体 { int _vmin = vmin, _vmax = vmax; cvInRangeS( hsv, cvScalar(0,smin,MIN(_vmin,_vmax),0),cvScalar(180,256,MAX(_v min,_vmax),0), mask ); //制作掩膜板，只处理像素值为H:0~180，S:smin~256，V:vmin~vmax之间的部分 cvSplit( hsv, hue, 0, 0, 0 ); // 取得H分量 if( track_object < 0 )//如果需要跟踪的物体还没有进行属性提取，则进行选取框类的图像属性提取 { float max_val = 0.f; cvSetImageROI( hue, selection ); // 设置原选择框 cvSetImageROI( mask, selection ); // 设置 Mask的选择框 cvCalcHist( &hue, hist, 0, mask ); // 得 到选择框内且满足掩膜板内的直方图 cvGetMinMaxHistValue( hist, 0, &max_val, 0, 0 ); cvConvertScale( hist->bins, hist->bins, max_val ? 255. / max_val : 0., 0 ); // 对直方图转为0~255 cvResetImageROI( hue ); // remove ROI cvResetImageROI( mask ); track_window = selection; track_object = 1; cvZero( histimg ); bin_w = histimg->width / hdims; for( i = 0; i < hdims; i++ ) { int val = cvRound( cvGetReal1D(hist->bins,i)*histimg->height/255 ); CvScalar color = hsv2rgb(i*180.f/hdims); cvRectangle( histimg, cvPoint(i*bin_w,histimg->height), cvPoint((i+1)*bin_w,histimg->height - val),color, -1, 8, 0 );//画直方图到图像空间 } } cvCalcBackProject( &hue, backproject, hist ); // 得到hue的反向投影图 cvAnd( backproject, mask, backproject, 0 );//得到反向投影图mask内的 内容 财务内部控制制度的内容财务内部控制制度的内容人员招聘与配置的内容项目成本控制的内容消防安全演练内容 cvCamShift( backproject, track_window,cvTermCriteria( CV_TERMCRIT_EPS | CV_TERMCRIT_ITER, 10, 1 ),&track_comp, &track_box );//使用 MeanShift算法对backproject中的内容进行搜索，返回跟踪结果 track_window = track_comp.rect;//得 到跟踪结果的矩形框 if( backproject_mode ) cvCvtColor( backproject, image, CV_GRAY2BGR ); // 显示模式 if( image->origin ) track_box.angle = -track_box.angle; cvEllipseBox( image, track_box, CV_RGB(255,0,0), 3, CV_AA, 0 );//画出跟踪结果的位置 } if( select_object && selection.width > 0 && selection.height > 0 )//如果正处于物体选择，画出选择框 { cvSetImageROI( image, selection ); cvXorS( image, cvScalarAll(255), image, 0 ); cvResetImageROI( image ); } c = cvWaitKey(10); cvShowImage( "CamShift", image ); DrawPicToHDC(image, IDC_SHOWVIDEO); } }