Halcon编程实验-（4）车牌号数字+字母的识别【目的:OCR识别的应用】

article/2025/9/21 10:15:26

程序流程

1.图像采集，确定车牌区域
在这里插入图片描述
2.图像矫正，截取车牌区域

3.车牌号码提取

4.车牌号识别

5.车牌号显示

本次实验重点知识：OCR识别的应用

环境

一张含有车牌号的清晰无遮挡照片
原图：在这里插入图片描述

相关代码：

dev_update_off ()
dev_close_window ()
dev_open_window (0, 0, 512, 512, 'black', WindowHandle)
// 1.图像采集部分
read_image (Image, 'C:/Users/ShineZhang/Desktop/车牌后.jpg')
decompose3 (Image, Image1, Image2, Image3) //对图像进行rgb颜色分解
trans_from_rgb (Image1, Image2, Image3, ImageResult1, ImageResult2, ImageResult3, 'hsv') //rgb转化为hsv,观察最适合分量为ImageResult2
threshold (ImageResult2, Regions, 63, 255)
opening_rectangle1 (Regions, RegionOpening, 3, 3)
fill_up (RegionOpening, RegionFillUp)
connection (RegionFillUp, ConnectedRegions)
select_shape (ConnectedRegions, SelectedRegions, 'area', 'and', 320091, 379328)
shape_trans (SelectedRegions, RegionTrans, 'rectangle2') //变换区域形状，rectangle2：最小外接矩形
//2. 图像矫正部分
orientation_region (RegionTrans, Phi) //区域方向计算，得到弧度Phi
area_center (RegionTrans, Area, Row, Column)//获得区域坐标，面积
vector_angle_to_rigid (Row, Column, rad(180)-Phi, Row, Column,0 , HomMat2D)//生成旋转矩形，Phi>0 , [rad(180)-Phi]防止旋转后图像反转
affine_trans_image (Image, ImageAffineTrans, HomMat2D, 'constant', 'false')//旋转操作
reduce_domain (ImageAffineTrans, RegionTrans, ImageReduced)//截取车牌区域操作
//3. 车牌号码提取部分
invert_image (ImageReduced, ImageInvert) //图像反转，只能识别亮背景，暗目标
rgb1_to_gray (ImageInvert, GrayImage)
threshold (GrayImage, Regions1, 15, 128)
*opening_rectangle1 (Regions1, RegionOpening1, 3, 3)
connection (Regions1, ConnectedRegions1)
select_shape (ConnectedRegions1, SelectedRegions1, 'area', 'and', 9301.62, 15394.7)
//4.车牌号识别部分
sort_region (SelectedRegions1, SortedRegions, 'character', 'true', 'row') //连通域排序操作
read_ocr_class_mlp ('Industrial_0-9A-Z_NoRej.omc', OCRHandle) //读取识别库
do_ocr_multi_class_mlp (SortedRegions, ImageInvert, OCRHandle, Class, Confidence)//为根据给定区域字符和
//OCR分级器OCRHandle的灰度图像值，而给定的每个字符计，算出最好的类，将类返回到Class中，且将类的置信度返回到
//Confidence中。
//5.显示结果
dev_display (Image)
dev_display (SortedRegions)
for i := 1 to |Class| by 1
disp_message (WindowHandle,Class[i-1], 'image', Row+200 , -800+Column+ i*200, 'blue', 'true')   
endfor