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前言

本文將詳細(xì)介紹如何使用C#、OpenCvSharp和PaddleOCR構(gòu)建一個(gè)高效的車牌識(shí)別系統(tǒng)，適用于車輛管理、智慧停車和交通監(jiān)控等多種應(yīng)用場(chǎng)景。

車牌識(shí)別技術(shù)

車牌識(shí)別（License Plate Recognition, LPR）是計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域的重要應(yīng)用，通過(guò)圖像處理和光學(xué)字符識(shí)別（OCR）技術(shù)，自動(dòng)提取并識(shí)別車輛牌照上的字符信息。該技術(shù)廣泛應(yīng)用于智慧城市、智能交通管理和安防監(jiān)控等領(lǐng)域。車牌識(shí)別的基本流程包括：

圖像獲取：從攝像頭或視頻流中捕獲圖像。

車牌定位：檢測(cè)并定位圖像中的車牌區(qū)域。

車牌預(yù)處理：對(duì)車牌區(qū)域進(jìn)行預(yù)處理，如灰度化、二值化等。

字符分割：將車牌上的字符逐一分割出來(lái)。

字符識(shí)別：使用OCR技術(shù)識(shí)別分割出的字符。

技術(shù)棧

車牌識(shí)別系統(tǒng)主要基于以下技術(shù)：

OpenCvSharp4：用于圖像處理的開源庫(kù)。

OpenCvSharp4.Extensions：增強(qiáng)圖像處理功能的擴(kuò)展庫(kù)。

OpenCvSharp4.runtime.win：Windows平臺(tái)運(yùn)行時(shí)支持。

PaddleOCRSharp：高精度OCR引擎，簡(jiǎn)化文字識(shí)別過(guò)程。

System.Drawing：用于圖像繪制和展示結(jié)果。

基本流程

一個(gè)完整的車牌識(shí)別系統(tǒng)通常包含以下幾個(gè)步驟：

圖像采集：從攝像頭或視頻流中獲取圖像數(shù)據(jù)。

圖像預(yù)處理：對(duì)圖像進(jìn)行必要的預(yù)處理操作，如縮放、去噪等。

車牌定位：檢測(cè)并定位圖像中的車牌區(qū)域。

字符分割：將車牌區(qū)域中的字符逐一分割。

字符識(shí)別：使用OCR技術(shù)識(shí)別分割出的字符。

結(jié)果輸出：將識(shí)別結(jié)果輸出或存儲(chǔ)到數(shù)據(jù)庫(kù)中。

完整代碼

using System.Drawing;
using System;
using OpenCvSharp;
using Size = OpenCvSharp.Size;
using Rect = OpenCvSharp.Rect;
using Point = OpenCvSharp.Point;

namespaceAppLicensePlate
{
    internalclassProgram
    {
        static void Main(string[] args)
        {
            DetectBlueRectangles("v2.jpg");
        }

        public static void DetectBlueRectangles(string imagePath)
        {
            using (Mat image = Cv2.ImRead(imagePath))
            {
                using (Mat hsvImage = new Mat())
                {
                    Cv2.CvtColor(image, hsvImage, ColorConversionCodes.BGR2HSV);
                    Cv2.GaussianBlur(hsvImage, hsvImage, new Size(5, 5), 0);

                    // 調(diào)整HSV邊界根據(jù)實(shí)際情況  
                    Scalar lowerBlue = new Scalar(100, 70, 70);  // 使用更具體的下邊界  
                    Scalar upperBlue = new Scalar(140, 255, 255); // 上邊界保持不變  

                    using (Mat blueMask = new Mat())
                    {
                        Cv2.InRange(hsvImage, lowerBlue, upperBlue, blueMask);

                        // 形態(tài)學(xué)操作：去噪  
                        using (Mat kernel = Cv2.GetStructuringElement(MorphShapes.Rect, new Size(5, 5)))
                        {
                            Cv2.MorphologyEx(blueMask, blueMask, MorphTypes.Close, kernel);
                            Cv2.MorphologyEx(blueMask, blueMask, MorphTypes.Open, kernel);
                        }

                        // 查找輪廓  
                        Cv2.FindContours(blueMask, out Point[][] contours, out HierarchyIndex[] hierarchy, RetrievalModes.External, ContourApproximationModes.ApproxSimple);
                        foreach (var contour in contours)
                        {
                            var approxContour = Cv2.ApproxPolyDP(contour, Cv2.ArcLength(contour, true) * 0.05, true);
                            if (approxContour.Length == 4)
                            {
                                Rect boundRect = Cv2.BoundingRect(approxContour);

                                // 計(jì)算區(qū)域面積  
                                double area = Cv2.ContourArea(contour);
                                float aspectRatio = (float)boundRect.Width / boundRect.Height;

                                // 添加多個(gè)閾值條件  
                                if (area > 1000 && aspectRatio >= 2 && aspectRatio <= 5)
                                {
                                    // 在源圖像中確認(rèn)背景顏色是否偏離標(biāo)準(zhǔn)藍(lán)色  
                                    Mat roi = new Mat(image, boundRect);
                                    Scalar meanColor = Cv2.Mean(roi);

                                    if (meanColor[0] > 60 && meanColor[1] < 100 && meanColor[2] < 100) // 檢查藍(lán)色分量是否占優(yōu)  
                                    {
                                        Cv2.Rectangle(image, boundRect, Scalar.Red, 2);
                                        // 文字識(shí)別預(yù)處理  
                                        using (Mat grayRoi = new Mat())
                                        {
                                            Cv2.CvtColor(roi, grayRoi, ColorConversionCodes.BGR2GRAY);
                                            Cv2.Threshold(grayRoi, grayRoi, 0, 255, ThresholdTypes.Otsu);
                                            // 保存臨時(shí)文件用于OCR識(shí)別  
                                            string tempImagePath = "temp_plate.png";
                                            Cv2.ImWrite(tempImagePath, grayRoi);
                                            var text = new PaddleOCRSharp.PaddleOCREngine().DetectText(tempImagePath).Text;
                                            using (System.Drawing.Bitmap bitmap = new System.Drawing.Bitmap(image.Width, image.Height))
                                            {
                                                using (System.Drawing.Graphics g = System.Drawing.Graphics.FromImage(bitmap))
                                                {
                                                    // 復(fù)制OpenCV圖像到Bitmap  
                                                    using (System.Drawing.Bitmap temp = OpenCvSharp.Extensions.BitmapConverter.ToBitmap(image))
                                                    {
                                                        g.DrawImage(temp, 0, 0);
                                                    }

                                                    // 設(shè)置文本樣式  
                                                    System.Drawing.Font font = new System.Drawing.Font("SimHei", 20, System.Drawing.FontStyle.Bold);
                                                    System.Drawing.Brush brush = System.Drawing.Brushes.Yellow;
                                                    System.Drawing.StringFormat format = new System.Drawing.StringFormat();

                                                    // 繪制帶有背景的文本，提高可讀性  
                                                    System.Drawing.RectangleF rectF = new System.Drawing.RectangleF(
                                                        boundRect.X, boundRect.Y + boundRect.Height + 5, boundRect.Width, 40);
                                                    g.FillRectangle(System.Drawing.Brushes.Black, rectF);
                                                    g.DrawString(text, font, brush, rectF, format);
                                                }

                                                // 將Bitmap轉(zhuǎn)換回OpenCV格式  
                                                using (Mat newImage = OpenCvSharp.Extensions.BitmapConverter.ToMat(bitmap))
                                                {
                                                    newImage.CopyTo(image);
                                                }
                                            }
                                        }
                                    }
                                }
                            }
                        }

                        Cv2.ImShow("Blue Rectangle & Plate Text Detection", image);
                        Cv2.WaitKey(0);
                        Cv2.DestroyAllWindows();
                    }

                }
            }
        }
    }
}

優(yōu)化與實(shí)用技巧

HSV顏色空間調(diào)優(yōu)

HSV顏色空間對(duì)于車牌識(shí)別非常重要，不同光照條件下可能需要調(diào)整參數(shù)：

形態(tài)學(xué)操作的核大小選擇

形態(tài)學(xué)操作的核大小直接影響處理效果：

較小的核（3×3）：保留更多細(xì)節(jié)，但可能無(wú)法有效去除噪點(diǎn)

較大的核（7×7或更大）：噪點(diǎn)去除效果好，但可能導(dǎo)致細(xì)節(jié)丟失

根據(jù)圖像分辨率和質(zhì)量，可動(dòng)態(tài)調(diào)整核大小：

車牌傾斜校正

在實(shí)際應(yīng)用中，車牌可能存在一定的傾斜角度，可以通過(guò)以下方法校正：

自適應(yīng)車牌定位參數(shù)

不同場(chǎng)景下的車牌特征可能有所不同，可以設(shè)計(jì)自適應(yīng)參數(shù)調(diào)整機(jī)制：

總結(jié)

本文詳細(xì)介紹了基于C#和OpenCVSharp實(shí)現(xiàn)車牌識(shí)別系統(tǒng)的完整過(guò)程。從圖像預(yù)處理、車牌定位到字符識(shí)別，我們采用了一系列計(jì)算機(jī)視覺(jué)和圖像處理技術(shù)。雖然示例中主要針對(duì)中國(guó)藍(lán)色車牌，但通過(guò)調(diào)整相關(guān)參數(shù)，同樣適用于其他類型車牌的識(shí)別。車牌識(shí)別技術(shù)正在各行各業(yè)發(fā)揮越來(lái)越重要的作用。

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