基于C#和OpenCV的车牌识别系统实现方案。使用了OpenCVSharp库，它是OpenCV的.NET版本封装。
系统概述
车牌识别系统通常包含以下步骤：
- 图像预处理
- 车牌定位
- 字符分割
- 字符识别
代码实现
首先，你需要安装必要的NuGet包：
bash
Install-Package OpenCvSharp4
Install-Package OpenCvSharp4.runtime.win
Install-Package OpenCvSharp4.Extensions
csharp
using System;
using System.Collections.Generic;
using System.Drawing;
using System.IO;
using System.Linq;
using OpenCvSharp;
using OpenCvSharp.Extensions;
namespace LicensePlateRecognition
{
public class LicensePlateRecognizer
{
// 车牌识别主方法
public string Recognize(Bitmap image)
{
using (var src = image.ToMat())
{
// 1. 图像预处理
var processed = PreprocessImage(src);
// 2. 车牌定位
var plateRegion = LocateLicensePlate(processed, src);
if (plateRegion == null)
return "未检测到车牌";
// 3. 字符分割
var chars = SegmentCharacters(plateRegion);
// 4. 字符识别
return RecognizeCharacters(chars);
}
}
// 图像预处理
private Mat PreprocessImage(Mat src)
{
// 转换为灰度图
Mat gray = new Mat();
Cv2.CvtColor(src, gray, ColorConversionCodes.BGR2GRAY);
// 高斯模糊去噪
Mat blurred = new Mat();
Cv2.GaussianBlur(gray, blurred, new Size(5, 5), 0);
// 边缘检测
Mat edges = new Mat();
Cv2.Canny(blurred, edges, 50, 200);
return edges;
}
// 车牌定位
private Mat LocateLicensePlate(Mat processed, Mat src)
{
// 查找轮廓
Point[][] contours;
HierarchyIndex[] hierarchy;
Cv2.FindContours(processed, out contours, out hierarchy,
RetrievalModes.List, ContourApproximationModes.ApproxSimple);
// 筛选可能的车牌区域
var possiblePlates = new List<RotatedRect>();
foreach (var contour in contours)
{
var rect = Cv2.MinAreaRect(contour);
// 根据宽高比和面积筛选
float aspectRatio = rect.Size.Width / rect.Size.Height;
float area = rect.Size.Width * rect.Size.Height;
if (aspectRatio > 2.0 && aspectRatio < 5.0 &&
area > 2000 && area < 50000)
{
possiblePlates.Add(rect);
}
}
if (possiblePlates.Count == 0)
return null;
// 选择最可能是车牌的矩形
var plateRect = possiblePlates
.OrderByDescending(r => r.Size.Width * r.Size.Height)
.First();
// 提取车牌区域
return ExtractPlateRegion(src, plateRect);
}
// 提取车牌区域
private Mat ExtractPlateRegion(Mat src, RotatedRect rect)
{
// 获取旋转矩阵
var rotationMatrix = Cv2.GetRotationMatrix2D(rect.Center, rect.Angle, 1.0);
// 旋转图像
Mat rotated = new Mat();
Cv2.WarpAffine(src, rotated, rotationMatrix, src.Size());
// 裁剪车牌区域
Rect boundingRect = rect.BoundingRect();
return new Mat(rotated, boundingRect);
}
// 字符分割
private List<Mat> SegmentCharacters(Mat plate)
{
// 转换为灰度图
Mat gray = new Mat();
Cv2.CvtColor(plate, gray, ColorConversionCodes.BGR2GRAY);
// 二值化
Mat binary = new Mat();
Cv2.Threshold(gray, binary, 0, 255, ThresholdTypes.Binary | ThresholdTypes.Otsu);
// 查找字符轮廓
Point[][] contours;
HierarchyIndex[] hierarchy;
Cv2.FindContours(binary, out contours, out hierarchy,
RetrievalModes.External, ContourApproximationModes.ApproxSimple);
// 筛选字符轮廓
var charRegions = new List<Rect>();
foreach (var contour in contours)
{
var rect = Cv2.BoundingRect(contour);
float aspectRatio = (float)rect.Width / rect.Height;
if (aspectRatio > 0.2 && aspectRatio < 1.0 &&
rect.Width > 10 && rect.Height > 20)
{
charRegions.Add(rect);
}
}
// 按X坐标排序（从左到右）
charRegions = charRegions.OrderBy(r => r.X).ToList();
// 提取字符图像
var characters = new List<Mat>();
foreach (var region in charRegions)
{
characters.Add(new Mat(binary, region));
}
return characters;
}
// 字符识别（简化版）
private string RecognizeCharacters(List<Mat> characters)
{
// 在实际应用中，这里应该使用训练好的机器学习模型
// 这里使用简单的模板匹配作为示例
string result = "";
// 加载模板字符（实际应用中应该预先准备好）
var templates = LoadTemplates();
foreach (var character in characters)
{
// 调整字符图像大小以匹配模板
Mat resized = new Mat();
Cv2.Resize(character, resized, new Size(20, 20));
// 寻找最佳匹配
string bestMatch = "?";
double bestScore = double.MaxValue;
foreach (var template in templates)
{
double score = MatchCharacter(resized, template.Value);
if (score < bestScore)
{
bestScore = score;
bestMatch = template.Key;
}
}
result += bestMatch;
}
return result;
}
// 加载字符模板
private Dictionary<string, Mat> LoadTemplates()
{
var templates = new Dictionary<string, Mat>();
// 这里应该从文件加载模板图像
// 示例代码中省略了实际加载过程
return templates;
}
// 字符匹配
private double MatchCharacter(Mat character, Mat template)
{
// 使用模板匹配
Mat result = new Mat();
Cv2.MatchTemplate(character, template, result, TemplateMatchModes.CCoeffNormed);
double minVal, maxVal;
Point minLoc, maxLoc;
Cv2.MinMaxLoc(result, out minVal, out maxVal, out minLoc, out maxLoc);
return 1 - maxVal; // 返回差异度
}
}
// 使用示例
class Program
{
static void Main(string[] args)
{
var recognizer = new LicensePlateRecognizer();
// 加载图像
Bitmap image = new Bitmap("car_plate.jpg");
// 识别车牌
string plateNumber = recognizer.Recognize(image);
Console.WriteLine($"识别结果: {plateNumber}");
}
}
}改进建议
-
使用机器学习改进字符识别：
- 使用CNN（卷积神经网络）训练字符识别模型
- 可以使用TensorFlow.NET或ML.NET集成预训练模型
-
提高车牌定位准确性：
- 结合颜色信息（蓝色/黄色车牌）
- 使用边缘密度特征
-
处理复杂场景：
- 多角度车牌校正
- 光照条件自适应处理
-
性能优化：
- 使用多线程处理视频流
- GPU加速图像处理
完整解决方案
对于生产环境，建议考虑以下方案：
- 使用商业OCR引擎（如百度OCR、腾讯OCR等）的API接口
- 集成专业的车牌识别SDK（如OpenALPR）
- 使用深度学习框架训练自定义模型
csharp
// 使用百度OCR API的示例（需要申请API Key）
public async Task<string> RecognizeWithBaiduOCR(byte[] imageData)
{
using (var client = new HttpClient())
{
var content = new MultipartFormDataContent();
content.Add(new ByteArrayContent(imageData), "image", "license_plate.jpg");
// 添加其他参数
content.Add(new StringContent("your_api_key"), "api_key");
content.Add(new StringContent("your_secret_key"), "secret_key");
var response = await client.PostAsync("https://api.baidu.com/ocr/license_plate", content);
var result = await response.Content.ReadAsStringAsync();
// 解析JSON结果
dynamic json = JsonConvert.DeserializeObject(result);
return json.words_result.number;
}
}参考项目 C#车牌识别源代码 www.youwenfan.com/contentcsh/57301.html
注意
- 实际应用中需要处理各种光照条件和拍摄角度
- 不同国家和地区的车牌格式不同，需要调整识别逻辑
- 实时应用需要考虑性能优化和资源管理
这个示例提供了一个基本的车牌识别框架，实际应用中可能需要根据具体需求进行调整和优化。