Halcon 学习笔记六:车牌识别案例

简介: Halcon 学习笔记六:车牌识别案例

Halcon 学习笔记六:车牌识别案例

可以打开这个例子,颜色HSV变换的例子

二、车牌定位与识别

可以看到车牌是歪的

所以先要定位车牌的位置,然后方向转正,接着分割字符,最后识别字符

由于颜色比较显著,可以转换为HSV来处理.(一般来看H分量或者S分量)

最后识别的效果

完整代码

read_image (Image, 'C:/Users/xuheding/Desktop/图片/4.png')
dev_close_window ()
dev_open_window_fit_image (Image, 0, 0, -1, -1, WindowHandle)
*拆通道
decompose3 (Image, Red, Green, Blue)
*将rgb转为hsv
trans_from_rgb (Red, Green, Blue, Hue, Saturation, Intensity, 'hsv')
*二值化
threshold (Saturation, Regions, 220, 255)
*开操作(去噪)
opening_rectangle1 (Regions, RegionOpening, 10, 10)
*最小外接矩形
shape_trans (RegionOpening, RegionTrans, 'rectangle2')
*获得角度
orientation_region (RegionTrans, Phi)
*获得区域中心
area_center (RegionTrans, Area, Row, Column)
*获得仿射变换矩阵
vector_angle_to_rigid (Row, Column, Phi, Row, Column, rad(180), HomMat2D)
*分别对图片和区域进行仿射变换
affine_trans_image (Image, ImageAffineTrans, HomMat2D, 'constant', 'false')
affine_trans_region (RegionTrans, RegionAffineTrans, HomMat2D, 'nearest_neighbor')
*获得感兴趣区域
reduce_domain (ImageAffineTrans, RegionAffineTrans, ImageReduced)
*对车牌的区域的图片变成灰度图
rgb1_to_gray (ImageReduced, GrayImage)
*二值化
threshold (GrayImage, Regions1, 132, 210)
*计算连通域
connection (Regions1, ConnectedRegions)
*特征选择(blob分析)
select_shape (ConnectedRegions, SelectedRegions, 'area', 'and', 750.46, 1480.73)
*对区域排序
sort_region (SelectedRegions, SortedRegions, 'character', 'true', 'column')
*读取ocr模型
read_ocr_class_mlp ('DotPrint_0-9A-Z_NoRej.omc', OCRHandle)
*反转图像的灰度(255-灰度)
invert_image (GrayImage, ImageInvert)
*使用模型就行预测()
do_ocr_multi_class_mlp (SortedRegions, ImageInvert, OCRHandle, Class, Confidence)
*显示类别(message)
disp_message (WindowHandle, Class, 'window', 0, 0, 'blue', 'true')


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