C# 基于 Halcon 机器视觉的车牌识别随着人工智能和计算机视觉技术的不断发展，图像识别在智能交通、安防监控等领域中

前言

随着人工智能和计算机视觉技术的不断发展，图像识别在智能交通、安防监控等领域中扮演着越来越重要的角色。车牌识别作为其中的一项关键技术，广泛应用于停车场管理、电子收费、交通执法等场景。

Halcon 是由 MVTec 公司推出的一款功能强大、性能优越的机器视觉软件开发平台，以其丰富的图像处理算法和高效的识别能力而广受开发青睐。

推荐一个基于 Halcon 开发一个简易但高效的车牌识别系统，通过图像预处理、区域提取与 OCR 字符识别等步骤，实现对图片中车牌信息的自动识别。

项目介绍

项目是一个基于 Halcon 的车牌识别系统，主要面向静态图片进行车牌区域定位和字符识别。通过手动调整阈值、面积筛选、形态学操作等方式，实现了从原始图像到最终车牌信息输出的完整流程。

项目特点如下：

不依赖深度学习模型，使用 Halcon 内置算子完成识别。
支持英文数字车牌识别（不含中文）。
可通过自定义模板扩展识别范围。
识别准确率高，适合嵌入式或轻量级应用场景。

项目功能

1、图像读取与显示

读取本地图像并显示在窗口中。

2、颜色空间转换

将 RGB 图像转换为 HSV 空间，以增强目标区域对比度。

3、图像增强

使用 emphasize 算子提升图像对比度，便于后续分割。

4、图像二值化

根据设定的阈值提取目标区域。

5、区域连接与闭合

对图像中的连通区域进行合并，并使用矩形闭运算保留车牌结构特征。

6、区域筛选

按照面积大小选择最大区域，并填充空洞。

7、抠图处理

提取车牌区域图像用于后续识别。

8、OCR 字符识别

使用 Halcon 自带的 MLP 分类器进行字符识别，输出识别结果。

项目技术

1、图像处理流程

步骤	功能描述
`decompose3`	将图像分解为 R、G、B 三个通道
`trans_from_rgb`	转换为 HSV 颜色空间，便于分离颜色信息
`emphasize`	提升图像对比度
`threshold`	图像二值化处理
`connection`	连接相邻区域
`closing_rectangle1`	形态学闭运算，去除小孔洞
`select_shape_std`	按照面积选取最大区域
`fill_up`	填充区域内部空洞
`reduce_domain`	抠图提取感兴趣区域

2、OCR 字符识别

使用 Halcon 自带的 OCR 分类器 read_ocr_class_mlp 加载训练好的字体模板文件（如：Industrial_0-9A-Z_NoRej.omc）。

使用 do_ocr_multi_class_mlp 进行多字符识别。

输出识别结果：车牌号码。

项目特点

特点	描述
🚀 高效识别	整个流程运行速度快，适用于实时或批量识别场景
📦 轻量级	不依赖深度学习框架，资源占用低
🔍 高精度	识别准确率高达 90%，适用于大多数标准车牌
🧩 易于扩展	可通过添加自定义模板支持更多字符识别
📊 可视化强	所有图像处理步骤均可可视化调试，便于分析优化

项目代码

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)

项目效果

总结

本文介绍了一个基于 Halcon 实现的车牌识别系统，涵盖了图像预处理、区域提取、字符识别等关键步骤。整个项目无需依赖深度学习模型，利用 Halcon 强大的图像处理函数库即可完成高效识别，具有良好的实用性和可移植性。

虽然目前该项目不支持中文识别，但通过训练新的 OCR 模板，可以轻松扩展支持更多字符类型。

以上仅展示了机器视觉的车牌识别的部分功能。更多实用特性和详细信息，请大家访问项目源码。

希望通过本文能为 Halcon 机器视觉开发方面提供有价值的参考。感谢您阅读本篇文章，欢迎在评论区留言交流，分享您的宝贵经验和建议。

最后

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