车牌识别系统从车牌定位、字符分割到车牌识别效果不错的C++源代码

本项目是我用基于Opencv和C++实现的一整套车牌识别系统从定位、分割到字符识别的源代码，可直接运行使用，效果还不错。

#include “StdAfx.h“
#include “charseg_preprocess.h“
#include 

extern bool Plate_flag;
namespace plate
{

/**
 *  make_border_zeros ------ mask the top two rows bottom two rows left two columns
 *                           right two columns with zeros
 *
 *  Parameters:
 *  @img ------------------- the input image which will be modified
 */
static void make_border_zeros（cv::Mat& img）
{
        CV_Assert（ img.depth（） == CV_8UC1 ）;
        CV_Assert（ img.rows >= 2 ）;
        CV_Assert（ img.cols >= 2 ）;

        img.rowRange（ 0 2 ） = cv::Mat::zeros（2 img.cols CV_8UC1）;
        img.rowRange（ img.rows - 2 img.rows ） = 
                cv::Mat::zeros（2 img.cols CV_8UC1）;
        img.colRange（ 0 2 ） = cv::Mat::zeros（img.rows 2 CV_8UC1）;
        img.colRange（ img.cols - 2 img.cols ） = 
                cv::Mat::zeros（img.rows 2 CV_8UC1）;

        return;
}

/**
 *  object_enhancement -------- enhance the seven characters in the plate
 *
 *  Parameters:
 *  @img ---------------------- the input gray image characters in which will be enhanced
 */
static void object_enhancement（cv::Mat& img）
{
        CV_Assert（ img.channels（） == 1 ）;

        // transfer pixel value range from [0 255] to [0 100]
        cv::Mat weaken_img;
        img.convertTo（ weaken_img CV_8UC1 0.40 0.0 ）;

        // find the first top 40% pixel values
        std::vector pixel_values;
        for （ int r = 0; r < weaken_img.rows; r++ ） {
                const unsigned char* prow = weaken_img.ptr（r）;
                for （ int c = 0; c < weaken_img.cols; c++ ） {
                        pixel_values.push_back（ prow[c] ）;
                }
        }
        std::sort（ pixel_values.begin（） pixel_values.end（） ）;
        std::size_t sentinel_index = cvRound（ pixel_values.size（） * 0.60 ）;
        unsigned char sentinel_value = pixel_values[sentinel_index];

        // only the pixels whose value are in the top 40% are enhanced
        for （ int r = 0; r < weaken_img.rows; r++ ） {
                const unsigned char* pweaken_img_row = 
                        weaken_img.ptr（r）;
                unsigned char* pimg_row = img.ptr（r）;
                for （ int c = 0; c < weaken_img.cols; c++ ） {
                        if （ pweaken_img_row[c] >= sentinel_value ） {
                                pimg_row[c] = cv::saturate_cast（
                                        pweaken_img_row[c] * 2.55 ）;
                        }
                        else {
                                pimg_row[c] = pweaken_img_row[c];
                        }
                }
        }

        return;
}

/**
 *  img_threshold ---------- Apply a fixed-level threshold to each pixel of the image
 *
 *  Parameters:
 *  @img ------------------- the input gray image
 */
static void img_threshold（cv::Mat& img）
{
        CV_Assert（ img

 属性            大小     日期    时间   名称
----------- ---------  ---------- -----  ----
     文件       10625  2013-04-10 13:55  plate_recognition_20130410_beifen\charseg_preprocess.cpp
     文件         645  2013-04-01 10:35  plate_recognition_20130410_beifen\charseg_preprocess.h
     文件       24169  2013-04-10 13:42  plate_recognition_20130410_beifen\charseg_segment.cpp
     文件         892  2013-04-01 10:33  plate_recognition_20130410_beifen\charseg_segment.h
     文件         752  2013-04-10 11:38  plate_recognition_20130410_beifen\main.cpp
     文件       36339  2013-07-05 12:01  plate_recognition_20130410_beifen\plate_recognition_20130410.cpp
     目录           0  2013-09-01 09:37  plate_recognition_20130410_beifen\