现在，汽车的踪影无处不在，公路上疾驰，大街边临停，小区中停靠，车库里停泊。管理监控如此庞大数量的汽车是个头疼的问题。精明的人们把目光放在车牌上，因为车牌是汽车的“身份证”。所以车牌识别成为了焦点，而车牌检测是车牌识别的基础和前提。本篇文章，主要讨论使用opencv实现车牌检测。
opencv是开源计算机视觉库，基于计算机视觉与机器学习，提供强大的图像处理能力。我们可以快速集成opencv库到android端，其中一种方式是直接安装opencv manager，按需使用：启动服务去动态加载。这样前期配置更简单，但需要另外安装一个apk。我更倾向另外一种方式：把依赖的module和动态/静态库都导入project。具体步骤如下：
1、导入module
先从官网下载opencvforandroid的sdk，以3.2.0版本为例，找到依赖库路径，然后导入module。
2、导入动态与静态库
在sdk里面找到lib目录，把所有的.a和.so文件拷贝到项目的libs对应abi路径下：
3、配置gradle
将依赖的静态库编译到native-libs里面：
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task nativelibstojar(type: jar, description: 'create a jar archive of the native libs') { destinationdir file("$builddir/native-libs") basename 'native-libs' from filetree(dir: 'libs', include: '**/*.so') into 'lib/'}tasks.withtype(javacompile) { compiletask -> compiletask.dependson(nativelibstojar)} dependencies { compile filetree(include: ['*.jar'], dir: 'libs') compile filetree(dir: "$builddir/native-libs", include: 'native-libs.jar') ......} |
好了，经过配置三步曲，我们就可以愉快地使用opencv了。
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接下来是调用三步曲：加载opencv、初始化车牌检测器和执行车牌检测
1、加载opencv
调用opencvloader去加载，如果加载成功进行下一步操作：
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private void initopencv(){ boolean result = opencvloader.initdebug(); if(result){ log.i(tag, "initopencv success..."); //初始化车牌检测器 mplatedetector = new objectdetector(this, r.raw.haarcascade_license_plate, 3, new scalar(255, 0, 0, 0)); mobject = new matofrect(); }else { log.e(tag, "initopencv fail..."); } } |
2、初始化检测器
使用车牌检测的级联分类xml文件进行初始化：
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/** * 创建级联分类器 * @param context 上下文 * @param id 级联分类器id * @return 级联分类器 */ private cascadeclassifier createdetector(context context, int id) { cascadeclassifier javadetector; inputstream is = null; fileoutputstream os = null; try { is = context.getresources().openrawresource(id); file cascadedir = context.getdir(license_plate_model, context.mode_private); file cascadefile = new file(cascadedir, id + ".xml"); os = new fileoutputstream(cascadefile); byte[] buffer = new byte[4096]; int bytesread; while ((bytesread = is.read(buffer)) != -1) { os.write(buffer, 0, bytesread); } javadetector = new cascadeclassifier(cascadefile.getabsolutepath()); if (javadetector.empty()) { javadetector = null; } boolean delete = cascadedir.delete(); log.i("objectdetector", "deleteresult=" + delete); return javadetector; } catch (ioexception e) { e.printstacktrace(); return null; } finally { try { if (null != is) { is.close(); } if (null != os) { os.close(); } } catch (ioexception e) { e.printstacktrace(); } } } |
3、执行车牌检测
由于opencv操作对象是mat，所以我们得把bitmap转成mat，然后转成gray灰度图去进行检测：
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/** * 执行车牌检测 * @param bitmap bitmap * @return 车牌检测后的bitmap */ private bitmap doplatedetecting(bitmap bitmap){ if(mplatedetector != null && bitmap != null){ mat mrgba = new mat(); mat mgray = new mat(); //bitmap转成map utils.bitmaptomat(bitmap, mrgba); //rgba转成灰度图 imgproc.cvtcolor(mrgba, mgray, imgproc.color_rgba2gray); // 检测车牌 rect[] object = mplatedetector.detectobject(mgray, mobject); if(object != null && object.length > 0){ //检测到车牌区域 rect rect = object[0]; //矩形标识 imgproc.rectangle(mrgba, rect.tl(), rect.br(), mplatedetector.getrectcolor(), 3); } //mat转回bitmap utils.mattobitmap(mrgba, bitmap); } return bitmap; } |
其中，detectobject方法体是调用cascadeclassifier的detectmultiscale来完成检测的：
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public rect[] detectobject(mat gray, matofrect object) { mcascadeclassifier.detectmultiscale( gray, // 要检查的灰度图像 object, // 检测到的车牌 1.1, // 表示在前后两次相继的扫描中，搜索窗口的比例系数 mminneighbors, // 默认是3 objdetect.cascade_scale_image, getsize(gray, 80), // 检测目标最小值 getsize(gray, 800)); // 检测目标最大值 return object.toarray(); } |
折腾了这么久，让我们看看车牌检测结果：
上面的车牌几乎是水平的，那么倾斜的车牌能不能检测到呢？真相就在下面：
角度发生倾斜的车牌也是可以检测出来，但是在后期的车牌识别，需要进行倾斜校正。如果静态检测还不够意思，那么请看动态检测的效果（转换出来的gif有点模糊，各位莫怪）：
接下来的一篇博客会与大家一起探讨车牌识别，敬请期待。欢迎各位热爱opencv与图像处理的朋友提出建议，相互学习。
以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持服务器之家。
原文链接：https://blog.csdn.net/u011686167/article/details/79008634
