项目介绍

halcon_chepai一款基于C#编程语言与Halcon机器视觉库的车牌识别系统。该系统利用Halcon强大的图像处理能力，结合C#的灵活性与易用性，实现了高效、准确的车牌识别功能。识别成功率高达90%。

应用场景

• 智能交通系统：在交通监控、违章抓拍等场景中，自动识别车牌号码，辅助交通管理。
• 停车场管理：自动识别进出车辆的车牌，实现自动化停车计费与管理。
• 物流追踪：在物流园区或货运站，通过车牌识别追踪货物运输车辆。
• 安防监控：在重要区域或场所的出入口，通过车牌识别加强安全监控。

功能特点

• 高精度识别：利用Halcon先进的图像处理算法，实现高精度的车牌识别。
• 实时性强：优化算法与处理流程，确保系统实时响应，满足实时监控需求。
• 适应性强：能够适应不同光照条件、车牌类型与倾斜角度的车牌识别。
• 易用性高：提供友好的用户界面与简单的操作方式，降低使用门槛。

Halcon关键代码

dev_close_window()

dev_clear_window()
read_image(image,'C:/Users/Administrator/Desktop/halcon/chepai4.jpg')
get_image_size(image, Width, Height)
dev_open_window_fit_size (0, 0, Width, Height, -1, -1, WindowHandle)
dev_display(image)
* 将图片转化为rgb三通道
decompose3(image, r, g, b)
* 转为hsv 色调 饱和度 明度值
trans_from_rgb(r, g, b, h, s, v, 'hsv')
* 提升图片对比度
emphasize(s, ImageEmphasize, Width, Height, 1)

threshold(ImageEmphasize, Region, 255, 255)

connection(Region, ConnectedRegions)

closing_rectangle1(ConnectedRegions, RegionClosing, 50, 50)

* 按照最大面积选
select_shape_std(RegionClosing, SelectedRegions, 'max_area', 70)
* 填充选出区域的孔洞
fill_up(SelectedRegions, RegionFillUp)
* 抠图
reduce_domain(ImageEmphasize, RegionFillUp, ImageReduced)
* 抠出原图
reduce_domain(image, RegionFillUp, ImageReduced1)
* 识别
threshold(ImageReduced, Region1, 0, 100)
* 打断连接区域
connection(Region1, ConnectedRegions1)
* 筛选显示区域
select_shape (ConnectedRegions1, SelectedRegions1, 'area', 'and', 4014, 19840.76)
* 排序区域
sort_region(SelectedRegions1, SortedRegions, 'character', 'true', 'row')
* 反转图片
invert_image(ImageReduced1, ImageInvert)
* 开始识别
read_ocr_class_mlp('Industrial_0-9A-Z_NoRej.omc', OCRHandle)
do_ocr_multi_class_mlp(SortedRegions, ImageInvert, OCRHandle, Class, Confidence)

功能截图

源码地址

https://gitee.com/ss123true/halcon_chepai​

阅读原文：原文链接