C# 车牌识别系统实现
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：
Install-Package OpenCvSharp4
Install-Package OpenCvSharp4.runtime.win
Install-Package OpenCvSharp4.Extensions
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
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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
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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
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处理复杂场景：
- 多角度车牌校正
- 光照条件自适应处理
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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
// 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。