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Qt+opencv+EasyPR(车牌识别系统,从配置环境到成功运行)

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张俊怡
发布2018-04-24 14:25:20
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发布2018-04-24 14:25:20
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文章被收录于专栏:深度学习计算机视觉

最近在东软睿道实训搞一个车牌识别系统,所用材料为Qt+opencv+EasyPR,从配环境到成功运行历时几天颇为艰难,这里写篇经验贴,手把手教你~

作者:张俊怡       2017/7/21      东北大学

俗话说巧妇难为无米之炊,所以得首先准备所需材料:

1、Qt  版本为5.5.1 32位  下载地址为 https://www.qt.io/download/

2、opencv 版本为3.2.0  下载地址为http://opencv.org/opencv-3-2.html

3、EasyPR库  下载地址为https://github.com/liuruoze/EasyPR

所需背景知识,了解Qt框架,有C++编程基础,了解EasyPR和opencv

讲上诉材料下载好之后,将Qt安装好(记住安装路径哦,后边要用)。

Qt界面

然后将opencv解压到一个目录下  例如我的路径 C:\opencv,解压后有两个文件夹,分别是源码sources和build。(注意不能有中文路径,后边要用cmake编译,血与泪的教训,切忌!!!)

opencv解压后目录

接下来第一个步骤就是将opencv配到Qt中去

1、下载一个软件叫cmake  下载地址https://cmake.org/download/

cmake

make是跨平台的安装工具,可以通过他来对源码构建出不同平台的makefile

点击上图中cmake-gui.exe运行cmake,按下图操作

运行cmake

点击configure:

点击configure

这时会弹出编译器选择界面,比如我用的是qt是mingw的,则选择mingw,

如果你是在VS下的,则可以选择VS类编译器。如下图:

这时,会在目标目录下生产一些文件。cmake界面出来了一些可选项

勾选QT和OPENGL,其他不用改,再次点击configure。

再点击Generate,这时会在目标目录下生成makefile文件。如下图:

(cmake的路径不能有中文,否者这个过程就会出错!!!)

Generate后

然后将Qt中qmake.exe的路径添加到环境变量中,用于后边用命令编译

我的是C:\Qt\Qt5.5.1\5.5\mingw492_32\bin

然后在命令行中进入makefile所在目录(cd ...),执行下面两步 :

mingw32-make // 等待45分钟左右编译完成,电脑好另说。

mingw32-make  install //等待1分钟左右

这时会在目标目录下生成一个install文件夹,库和bin和头文件都在里面:

install文件夹

进入install目录下面,找到bin文件夹,将其路径加入系统环境变量。

接下来就是在Qt中建一个空的工程

在.pro中加入以下文件  320代表3.2.0的opencv版本,各位根据自己的版本进行修改,或者进C:\opencv\build\install\x86\mingw\lib\一个个找到添加。

INCLUDEPATH+=C:\opencv\build\include\opencv\

C:\opencv\build\include\opencv2\

C:\opencv\build\include

LIBS+=-LC:\opencv\build\install\x86\mingw\lib\

-llibopencv_core320\

-llibopencv_highgui320\

-llibopencv_imgproc320\

-llibopencv_ml320\

-llibopencv_video320\

-llibopencv_features2d320\

-llibopencv_calib3d320\

-llibopencv_objdetect320\

-llibopencv_flann320\

-llibopencv_photo320\

-llibopencv_stitching320\

-llibopencv_superres320\

-llibopencv_videostab320\

-llibopencv_calib3d320\

-llibopencv_imgcodecs320\

-llibopencv_shape320\

-llibopencv_videoio320\

-llibopencv_videostab320

注意::LIBS+=-LC:\opencv\build\install\x86\mingw\lib\ 这一行千万不能加错,因为在build下的lib中也会有上边的那些文件

然后在main.c加入一下代码,里面的图片路径名根据你自己的。

测试代码

点击构建运行,如果图片能运行出来,说明opencv已经配置好了,以后每个工程如果要用opencv的话只需要在.pro中添加上诉那些配置文件即可。

接下来更加艰难的一步就是将EasyPR移植到Qt中让其能成功运行!!

首先在.pro中加一行  QMAKE_CXXFLAGS+=-std=c++11  编译器版本问题

下载好EasyPR后,目录如下图。

只需将如下六个文件夹导入Qt工程中即可(多导入一些东西也没关系)

如图,我的工程目录

导入进去后,在代码中的include头文件是路径可能会有一些有错,只能自己一个一个区改正了,记得在.pro中添加那些opencv的配置文件,上文说了。

其次,在config.h中记得修改以下路径,反正我用它的相对路径会出错,所以使用了自己的绝对路径,去找一下这些文件,svm_lbp.xml貌似没有,但不影响。

然后我是自己重写了main.cpp,不用他的,如图,将图片路径换成你自己的,就能测试车牌识别和车牌检测两个功能了,并且解决了中文乱码问题。

运行结果:

车牌识别,对应代码 intresult=pr.plateRecognize(src,plateVec);

输入图片:

plate_detect.jpd

识别结果:

运行结果

车牌检测 ,对应代码demo::test_plate_detect();//车牌检测

输入图片:

plate_detect.jpd

输出结果:

定位好的车牌并且检测好了

并且将该切割好的图片另存为:

另存为

另存为的三行代码存在于test文件目录下的 plate.cpp 中的test_plate_detect()函数

qImg=IplImage(resultMat.getPlateMat());//cv::Mat->IplImage

cvSaveImage("C://Users//junyi.pc//Desktop//out.jpg",&qImg);//另存为路径

imshow("plate_detect",resultMat.getPlateMat());

然后就可以愉快的进行开发了,opencv是个神奇的库,有时间可以去领略一下里边的算法哈!

参考文献:1、http://blog.csdn.net/kaychangeek/article/details/52303949

                  2、easypr的使用文档

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原始发表:2017.07.21 ,如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

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  • 注意::LIBS+=-LC:\opencv\build\install\x86\mingw\lib\ 这一行千万不能加错,因为在build下的lib中也会有上边的那些文件
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  • 然后就可以愉快的进行开发了,opencv是个神奇的库,有时间可以去领略一下里边的算法哈!
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