原理：垂直投影。
限制切割出來的字元寬度要大於車牌總寬度的七分之一。
該篇部落格無法對漢字進行完整切割，本次進行改善，可把車牌進行完整的字元切割。
#include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp"
#include "opencv2/highgui/highgui.hpp"
#include
using
namespace cv;
using
namespace
std;
vector
verticalprojectionmat(mat image)//垂直投影 }}
mat verticalprojectionmat(height, width, cv_8u, scalar(255));//垂直投影的畫布
for (int i = 0; i < height; i++)
}for (int i = 0; i < width; i++)//垂直投影直方圖
}imshow("垂直投影", verticalprojectionmat);//以上是如何讓這個畫布形成的呢
/*rect rect(0, 0, 356, 90);
mat image_cut = mat(verticalprojectionmat, rect);
mat image_copy = image_cut.clone();
imshow("切割", image_copy);*/
vector
roilist;//用於儲存分割出來的每個字元
int startindex = 0;//記錄進入字元區的索引
int endindex = 0;//記錄進入空白區域的索引
int flage;
bool inblock = false;//是否遍歷到了字元區內
for (int i = 0; i < image.cols; i++)//列
else
if (projectvalarry[i] < image.cols*0.03 && inblock)//進入空白區
if (startindex != 0)}}
delete projectvalarry;
return roilist;
}int main()
; vector
b = verticalprojectionmat(image3);//先進行垂直投影 ,並切割
車牌識別之字元切割2
首先我選擇車牌號作為投影的，可以作為車牌切割的技術。原理 車牌處理好後，用陣列儲存所有畫素值，然後在x軸上遍歷每一列的畫素值並累加，最總所投影的效果將以投影圖的形式呈現，投影圖的波峰波谷的差距就是每列累加的畫素值的差距。如果把這項技術作為車牌字元切割的技術，那麼每列畫素的累加值就是用來判斷字元區與空...
專案總結之車牌識別
以前也做過類似的專案，然而並沒有寫下總結之類的東西。今日突發奇想記錄一下，以備後續檢視，不對之處敬請指出。接下來是填充血肉的過程。先看車牌定位，由於車牌定位是整個專案的第一部分，車牌的定位精度必然關聯著整個專案識別的精度。然而由於光照，天氣等因素的影響，車牌定位的精度要達到100 實際上是非常困難的...
HyperLPR車牌識別技術演算法之車牌粗定位與訓練
車牌識別是使用ocr來識別車牌的一種應用方式，車牌識別在國內經歷了十年乃至二十年的發展，在文通，火眼臻睛等一些公司的努力下，中文車牌識別技術基本趨於成熟，基本在能強光，夜晚，光照不均勻，多姿態等惡劣情況下進行穩定的識別，其商業應用也相對比較廣泛，從停車場到交通卡口，公司門禁都有涉及。車牌相比人臉，這...