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Merge pull request 'core_func.cpp评注WXP2.0' (#21) from wuxiuping_branch into develop

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p74f62umr 11 months ago
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473
src/src/core/core_func.cpp
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@ -467,61 +467,62 @@ namespace easypr {
// 该函数用于清除图像的边界
// 接受一个Mat类型的图像img和一个Rect类型的裁剪矩形cropRect作为参数
void clearBorder(const Mat &img, Rect& cropRect) {
// 获取图像的行数和列数
int r = img.rows;
int c = img.cols;
// 创建一个全零的单通道矩阵boder，用于存储每一行是否为边界
Mat boder = Mat::zeros(1, r, CV_8UC1);
// 设置一个阈值，如果一行中像素值没有变化的次数超过这个阈值，那么认为这一行是边界
const int noJunpCount_thresh = int(0.15f * c);
// if nojumpcount >
// 遍历图像的每一行，计算每一行中像素值没有变化的次数，如果这个次数超过阈值，那么认为这一行是边界，将boder对应的位置设为1
for (int i = 0; i < r; i++) {
int nojumpCount = 0;
int isBorder = 0;
for (int j = 0; j < c - 1; j++) {
if (img.at<char>(i, j) == img.at<char>(i, j + 1))
nojumpCount++;
if (nojumpCount > noJunpCount_thresh) {
nojumpCount = 0;
isBorder = 1;
break;
void clearBorder(const Mat &img, Rect& cropRect) {
// 获取图像的行数和列数
int r = img.rows;
int c = img.cols;
// 创建一个全零的单通道矩阵boder，用于存储每一行是否为边界
Mat boder = Mat::zeros(1, r, CV_8UC1);
// 设置一个阈值，如果一行中像素值没有变化的次数超过这个阈值，那么认为这一行是边界
const int noJunpCount_thresh = int(0.15f * c);
// if nojumpcount >
// 遍历图像的每一行，计算每一行中像素值没有变化的次数，如果这个次数超过阈值，那么认为这一行是边界，将boder对应的位置设为1
for (int i = 0; i < r; i++) {
int nojumpCount = 0;
int isBorder = 0;
for (int j = 0; j < c - 1; j++) {
if (img.at<char>(i, j) == img.at<char>(i, j + 1))
nojumpCount++;
if (nojumpCount > noJunpCount_thresh) {
nojumpCount = 0;
isBorder = 1;
break;
}
}
boder.at<char>(i) = (char) isBorder;
}
boder.at<char>(i) = (char) isBorder;
}
// 设置上下边界的搜索范围，只在图像的中间80%的区域内搜索边界
const int mintop = int(0.1f * r);
const int maxtop = int(0.9f * r);
// 初始化裁剪矩形的上下边界
int minMatTop = 0;
int maxMatTop = r - 1;
// 从上到下搜索上边界
for (int i = 0; i < mintop; i++) {
if (boder.at<char>(i) == 1) {
minMatTop = i;
// 设置上下边界的搜索范围，只在图像的中间80%的区域内搜索边界
const int mintop = int(0.1f * r);
const int maxtop = int(0.9f * r);
// 初始化裁剪矩形的上下边界
int minMatTop = 0;
int maxMatTop = r - 1;
// 从上到下搜索上边界
for (int i = 0; i < mintop; i++) {
if (boder.at<char>(i) == 1) {
minMatTop = i;
}
}
}
// 从下到上搜索下边界
for (int i = r - 1; i > maxtop; i--) {
if (boder.at<char>(i) == 1) {
maxMatTop = i;
// 从下到上搜索下边界
for (int i = r - 1; i > maxtop; i--) {
if (boder.at<char>(i) == 1) {
maxMatTop = i;
}
}
}
// 根据找到的上下边界创建裁剪矩形
cropRect = Rect(0, minMatTop, c, maxMatTop - minMatTop + 1);
// 根据找到的上下边界创建裁剪矩形
cropRect = Rect(0, minMatTop, c, maxMatTop - minMatTop + 1);
}
}
//用于清除图像中的噪声
//用于清除图像中的噪声—————函数的目的是找到图像中的有效区域，即去除上下边缘的噪声
//函数接受一个Mat类型的图像mask和两个整数引用top和bottom作为参数
void clearLiuDing(Mat mask, int &top, int &bottom) {
const int x = 7;
const int x = 7; //定义一个常量x，值为7
//遍历图像的上半部分，计算每一行的跳变次数（即像素值从0变为255，或从255变为0的次数）和白色像素的数量
for (int i = 0; i < mask.rows / 2; i++) {
int whiteCount = 0;
int jumpCount = 0;
@ -532,18 +533,20 @@ void clearBorder(const Mat &img, Rect& cropRect) {
whiteCount++;
}
}
//如果跳变次数小于x且白色像素占该行的比例大于15%，或者白色像素的数量小于4，那么将top设为当前行数
if ((jumpCount < x && whiteCount * 1.0 / mask.cols > 0.15) ||
whiteCount < 4) {
top = i;
}
}
//将top减1，如果top小于0，那么将top设为0
top -= 1;
if (top < 0) {
top = 0;
}
// ok, find top and bottom boudnadry
//遍历图像的下半部分，计算每一行的跳变次数和白色像素的数量
for (int i = mask.rows - 1; i >= mask.rows / 2; i--) {
int jumpCount = 0;
int whiteCount = 0;
@ -553,92 +556,101 @@ void clearBorder(const Mat &img, Rect& cropRect) {
whiteCount++;
}
}
//如果跳变次数小于x且白色像素占该行的比例大于15%，或者白色像素的数量小于4，那么将bottom设为当前行数
if ((jumpCount < x && whiteCount * 1.0 / mask.cols > 0.15) ||
whiteCount < 4) {
bottom = i;
}
}
//将bottom加1，如果bottom大于等于图像的行数，那么将bottom设为图像的行数减1
bottom += 1;
if (bottom >= mask.rows) {
bottom = mask.rows - 1;
}
//如果top大于等于bottom，那么将top设为0，bottom设为图像的行数减1
if (top >= bottom) {
top = 0;
bottom = mask.rows - 1;
}
}
int ThresholdOtsu(Mat mat) {
int height = mat.rows;
int width = mat.cols;
int ThresholdOtsu(Mat mat) { // 定义函数ThresholdOtsu，参数为OpenCV的Mat类型，返回值为int类型
int height = mat.rows; // 获取图像的行数
int width = mat.cols; // 获取图像的列数
// histogram
float histogram[256] = {0};
for (int i = 0; i < height; i++) {
for (int j = 0; j < width; j++) {
unsigned char p = (unsigned char) ((mat.data[i * mat.step[0] + j]));
histogram[p]++;
float histogram[256] = {0}; // 初始化一个长度为256的浮点数数组，用于存储图像的灰度直方图
for (int i = 0; i < height; i++) { // 遍历图像的每一行
for (int j = 0; j < width; j++) { // 遍历图像的每一列
unsigned char p = (unsigned char) ((mat.data[i * mat.step[0] + j])); // 获取当前像素的灰度值
histogram[p]++; // 对应的灰度直方图的值加1
}
}
// normalize histogram
int size = height * width;
for (int i = 0; i < 256; i++) {
histogram[i] = histogram[i] / size;
int size = height * width; // 计算图像的总像素数
for (int i = 0; i < 256; i++) { // 遍历灰度直方图
histogram[i] = histogram[i] / size; // 将灰度直方图的每一个值除以总像素数，得到每个灰度值的概率
}
// average pixel value
float avgValue = 0;
for (int i = 0; i < 256; i++) {
avgValue += i * histogram[i];
float avgValue = 0; // 初始化平均灰度值为0
for (int i = 0; i < 256; i++) { // 遍历灰度直方图
avgValue += i * histogram[i]; // 计算平均灰度值
}
int thresholdV;
float maxVariance = 0;
float w = 0, u = 0;
for (int i = 0; i < 256; i++) {
w += histogram[i];
u += i * histogram[i];
int thresholdV; // 初始化阈值
float maxVariance = 0; // 初始化最大方差为0
float w = 0, u = 0; // 初始化两个变量w和u，分别用于存储阈值以下和阈值以上的像素数的累积和
for (int i = 0; i < 256; i++) { // 遍历灰度直方图
w += histogram[i]; // 计算阈值以下的像素数的累积和
u += i * histogram[i]; // 计算阈值以上的像素数的累积和
float t = avgValue * w - u;
float variance = t * t / (w * (1 - w));
if (variance > maxVariance) {
maxVariance = variance;
thresholdV = i;
float t = avgValue * w - u; // 计算类间方差
float variance = t * t / (w * (1 - w)); // 计算类间方差
if (variance > maxVariance) { // 如果当前的类间方差大于最大方差
maxVariance = variance; // 更新最大方差
thresholdV = i; // 更新阈值
}
}
return thresholdV;
return thresholdV; // 返回阈值
}
//该函数接受一个Mat类型的输入图像，并返回一个经过直方图均衡化处理的图像
Mat histeq(Mat in) {
Mat out(in.size(), in.type());
if (in.channels() == 3) {
Mat out(in.size(), in.type()); // 创建一个与输入图像同样大小和类型的Mat对象out，用于存储处理后的图像
if (in.channels() == 3) { //判断输入图像的通道数，如果为3，即为彩色图像，执行以下操作
//创建一个Mat对象hsv和一个Mat向量hsvSplit，然后使用cvtColor函数将输入图像从BGR色彩空间转换为HSV色彩空间，结果存储在hsv中
Mat hsv;
std::vector<cv::Mat> hsvSplit;
cvtColor(in, hsv, CV_BGR2HSV);
//使用split函数将hsv图像的三个通道分离到hsvSplit向量中，然后对V通道（亮度）进行直方图均衡化
split(hsv, hsvSplit);
equalizeHist(hsvSplit[2], hsvSplit[2]);
//使用merge函数将处理后的三个通道合并回hsv，然后使用cvtColor函数将hsv图像从HSV色彩空间转换回BGR色彩空间，结果存储在out中
merge(hsvSplit, hsv);
cvtColor(hsv, out, CV_HSV2BGR);
} else if (in.channels() == 1) {
} else if (in.channels() == 1) { //如果输入图像的通道数为1，即为灰度图像，执行以下操作
//直接对输入图像进行直方图均衡化，结果存储在out中
equalizeHist(in, out);
}
return out;
return out; // 返回处理后的图像
}
#define HORIZONTAL 1
#define VERTICAL 0
Mat CutTheRect(Mat &in, Rect &rect) {
//从输入图像中裁剪出一个指定的矩形区域，并将其放置在一个新的正方形图像的中心位置
Mat CutTheRect(Mat &in, Rect &rect) { //接受一个Mat类型的引用in和一个Rect类型的引用rect作为参数
int size = in.cols; // (rect.width>rect.height)?rect.width:rect.height;
//创建了一个新的Mat对象dstMat，其大小为sizexsize，类型为CV_8UC1（8位无符号单通道），并将其所有元素设置为0
Mat dstMat(size, size, CV_8UC1);
dstMat.setTo(Scalar(0, 0, 0));
//计算矩形rect在新图像中的起始位置(x, y)
int x = (int) floor((float) (size - rect.width) / 2.0f);
int y = (int) floor((float) (size - rect.height) / 2.0f);
//遍历矩形rect中的每一个像素，并将其复制到新图像dstMat的相应位置
for (int i = 0; i < rect.height; ++i) {
for (int j = 0; j < rect.width; ++j) {
@ -647,123 +659,129 @@ void clearBorder(const Mat &img, Rect& cropRect) {
}
}
//
//返回处理后的新图像dstMat
return dstMat;
}
//其目的是在输入图像中找到一个矩形区域，该区域包含了图像中所有像素值大于20的部分
//函数接受一个 Mat 类型的引用 in 作为参数，返回一个 Rect 类型的对象
Rect GetCenterRect(Mat &in) {
Rect _rect;
int top = 0;
int bottom = in.rows - 1;
Rect _rect; // 定义一个矩形对象
// find the center rect
int top = 0; // 初始化矩形的上边界
int bottom = in.rows - 1; // 初始化矩形的下边界为图像的行数减1
for (int i = 0; i < in.rows; ++i) {
bool bFind = false;
for (int j = 0; j < in.cols; ++j) {
if (in.data[i * in.step[0] + j] > 20) {
top = i;
bFind = true;
// 从上到下遍历图像的每一行，找到第一个包含像素值大于20的行，将其行数设为矩形的上边界
for (int i = 0; i < in.rows; ++i) {
bool bFind = false;
for (int j = 0; j < in.cols; ++j) {
if (in.data[i * in.step[0] + j] > 20) {
top = i;
bFind = true;
break;
}
}
if (bFind) {
break;
}
}
if (bFind) {
break;
}
}
for (int i = in.rows - 1;
i >= 0;
--i) {
bool bFind = false;
for (int j = 0; j < in.cols; ++j) {
if (in.data[i * in.step[0] + j] > 20) {
bottom = i;
bFind = true;
// 从下到上遍历图像的每一行，找到第一个包含像素值大于20的行，将其行数设为矩形的下边界
for (int i = in.rows - 1; i >= 0; --i) {
bool bFind = false;
for (int j = 0; j < in.cols; ++j) {
if (in.data[i * in.step[0] + j] > 20) {
bottom = i;
bFind = true;
break;
}
}
if (bFind) {
break;
}
}
if (bFind) {
break;
}
}
int left = 0; // 初始化矩形的左边界
int right = in.cols - 1; // 初始化矩形的右边界为图像的列数减1
int left = 0;
int right = in.cols - 1;
for (int j = 0; j < in.cols; ++j) {
bool bFind = false;
for (int i = 0; i < in.rows; ++i) {
if (in.data[i * in.step[0] + j] > 20) {
left = j;
bFind = true;
// 从左到右遍历图像的每一列，找到第一个包含像素值大于20的列，将其列数设为矩形的左边界
for (int j = 0; j < in.cols; ++j) {
bool bFind = false;
for (int i = 0; i < in.rows; ++i) {
if (in.data[i * in.step[0] + j] > 20) {
left = j;
bFind = true;
break;
}
}
if (bFind) {
break;
}
}
if (bFind) {
break;
}
}
for (int j = in.cols - 1;
j >= 0;
--j) {
bool bFind = false;
for (int i = 0; i < in.rows; ++i) {
if (in.data[i * in.step[0] + j] > 20) {
right = j;
bFind = true;
// 从右到左遍历图像的每一列，找到第一个包含像素值大于20的列，将其列数设为矩形的右边界
for (int j = in.cols - 1; j >= 0; --j) {
bool bFind = false;
for (int i = 0; i < in.rows; ++i) {
if (in.data[i * in.step[0] + j] > 20) {
right = j;
bFind = true;
break;
}
}
if (bFind) {
break;
}
}
if (bFind) {
break;
}
}
_rect.x = left;
_rect.y = top;
_rect.width = right - left + 1;
_rect.height = bottom - top + 1;
// 设置矩形的位置和大小
_rect.x = left;
_rect.y = top;
_rect.width = right - left + 1;
_rect.height = bottom - top + 1;
return _rect;
return _rect; // 返回矩形对象
}
//计算图像中大于给定阈值的像素数量
float countOfBigValue(Mat &mat, int iValue) {
float iCount = 0.0;
// 如果图像的行数大于1，遍历每一行
if (mat.rows > 1) {
for (int i = 0; i < mat.rows; ++i) {
// 如果当前像素的值大于阈值，计数器加1
if (mat.data[i * mat.step[0]] > iValue) {
iCount += 1.0;
}
}
return iCount;
} else {
// 如果图像的行数不大于1，遍历每一列
for (int i = 0; i < mat.cols; ++i) {
// 如果当前像素的值大于阈值，计数器加1
if (mat.data[i] > iValue) {
iCount += 1.0;
}
}
return iCount;
}
}
//计算图像的投影直方图
Mat ProjectedHistogram(Mat img, int t, int threshold) {
// 根据参数t的值，确定直方图的长度
int sz = (t) ? img.rows : img.cols;
// 创建一个长度为sz的零矩阵，用于存储直方图
Mat mhist = Mat::zeros(1, sz, CV_32F);
for (int j = 0; j < sz; j++) {
// 根据参数t的值，确定是对图像的行还是列进行操作
Mat data = (t) ? img.row(j) : img.col(j);
// 计算大于阈值的像素数量，并存储在直方图中
mhist.at<float>(j) = countOfBigValue(data, threshold);
}
// Normalize histogram
// 归一化直方图
double min, max;
minMaxLoc(mhist, &min, &max);
@ -773,13 +791,17 @@ void clearBorder(const Mat &img, Rect& cropRect) {
return mhist;
}
//显示直方图
Mat showHistogram(const Mat &hist) {
int height = 32;
int width = hist.cols;
// 创建一个高度为32，宽度为直方图长度的零矩阵，用于显示直方图
Mat show = Mat::zeros(height, width, CV_8UC1);
for (int i = 0; i < width; i++) {
// 计算直方图的每一列的长度
int len = int((float) height * hist.at<float>(i));
for (int j = height - 1; j >= 0; j--) {
// 将直方图的每一列的长度以像素的形式显示出来
if (height - j <= len)
show.at<char>(j, i) = (char) 255;
}
@ -787,130 +809,138 @@ void clearBorder(const Mat &img, Rect& cropRect) {
return show;
}
// 对输入图像进行预处理
// 预处理包括创建一个单位矩阵，计算图像的最大维度，对输入图像进行仿射变换，然后将变换后的图像缩放到指定的字符大小
Mat preprocessChar(Mat in, int char_size) {
// Remap image
int h = in.rows;
int w = in.cols;
int h = in.rows; // 获取输入图像的行数
int w = in.cols; // 获取输入图像的列数
int charSize = char_size;
int charSize = char_size; // 获取字符大小
Mat transformMat = Mat::eye(2, 3, CV_32F);
int m = max(w, h);
transformMat.at<float>(0, 2) = float(m / 2 - w / 2);
Mat transformMat = Mat::eye(2, 3, CV_32F); // 创建一个2x3的单位矩阵
int m = max(w, h); // 获取图像的最大维度
transformMat.at<float>(0, 2) = float(m / 2 - w / 2); // 计算并设置变换矩阵的平移部分
transformMat.at<float>(1, 2) = float(m / 2 - h / 2);
Mat warpImage(m, m, in.type());
Mat warpImage(m, m, in.type()); // 创建一个新的图像，大小为m*m，类型与输入图像相同
warpAffine(in, warpImage, transformMat, warpImage.size(), INTER_LINEAR,
BORDER_CONSTANT, Scalar(0));
BORDER_CONSTANT, Scalar(0)); // 对输入图像进行仿射变换
Mat out;
cv::resize(warpImage, out, Size(charSize, charSize));
cv::resize(warpImage, out, Size(charSize, charSize)); // 将变换后的图像缩放到指定的字符大小
return out;
return out; // 返回处理后的图像
}
// 接受一个特定的矩形，然后计算新的宽度（为原宽度的110%）
// 新的x坐标（为原x坐标减去新宽度的110%），如果新的x坐标小于0，将其设置为0
// 然后创建一个新的矩形，并返回
Rect GetChineseRect(const Rect rectSpe) {
int height = rectSpe.height;
float newwidth = rectSpe.width * 1.10f;
int x = rectSpe.x;
int y = rectSpe.y;
int height = rectSpe.height; // 获取特定矩形的高度
float newwidth = rectSpe.width * 1.10f; // 计算新的宽度，为原宽度的110%
int x = rectSpe.x; // 获取特定矩形的x坐标
int y = rectSpe.y; // 获取特定矩形的y坐标
int newx = x - int(newwidth * 1.10f);
newx = newx > 0 ? newx : 0;
int newx = x - int(newwidth * 1.10f); // 计算新的x坐标，为原x坐标减去新宽度的110%
newx = newx > 0 ? newx : 0; // 如果新的x坐标小于0，将其设置为0
Rect a(newx, y, int(newwidth), height);
Rect a(newx, y, int(newwidth), height); // 创建一个新的矩形
return a;
return a; // 返回新的矩形
}
// 接受一个矩形，然后计算字符的宽高比，矩形的宽高比……
bool verifyCharSizes(Rect r) {
// Char sizes 45x90
float aspect = 45.0f / 90.0f;
float charAspect = (float) r.width / (float) r.height;
float error = 0.35f;
float minHeight = 25.f;
float maxHeight = 50.f;
float aspect = 45.0f / 90.0f; // 计算字符的宽高比
float charAspect = (float) r.width / (float) r.height; // 计算矩形的宽高比
float error = 0.35f; // 设置误差范围
float minHeight = 25.f; // 设置最小高度
float maxHeight = 50.f; // 设置最大高度
// We have a different aspect ratio for number 1, and it can be ~0.2
float minAspect = 0.05f;
float maxAspect = aspect + aspect * error;
float minAspect = 0.05f; // 设置最小宽高比
float maxAspect = aspect + aspect * error; // 设置最大宽高比
// bb area
int bbArea = r.width * r.height;
int bbArea = r.width * r.height; // 计算矩形的面积
if (charAspect > minAspect && charAspect < maxAspect /*&&
r.rows >= minHeight && r.rows < maxHeight*/)
return true;
return true; // 如果矩形的宽高比在最小和最大宽高比之间，返回true
else
return false;
return false; // 否则返回false
}
// 计算图像宽度和最大宽度的比例，图像高度和最大高度的比例，获取宽度和高度比例中的最大值
// 计算新的宽度和新的高度，将图像缩放到新的大小，设置缩放比例
// 如果图像的大小已经小于或等于最大大小，直接返回原图像，设置缩放比例为1.0
Mat scaleImage(const Mat &image, const Size &maxSize, double &scale_ratio) {
Mat ret;
if (image.cols > maxSize.width || image.rows > maxSize.height) {
double widthRatio = image.cols / (double) maxSize.width;
double heightRatio = image.rows / (double) maxSize.height;
double m_real_to_scaled_ratio = max(widthRatio, heightRatio);
double widthRatio = image.cols / (double) maxSize.width; // 计算图像宽度和最大宽度的比例
double heightRatio = image.rows / (double) maxSize.height; // 计算图像高度和最大高度的比例
double m_real_to_scaled_ratio = max(widthRatio, heightRatio); // 获取宽度和高度比例中的最大值
int newWidth = int(image.cols / m_real_to_scaled_ratio);
int newHeight = int(image.rows / m_real_to_scaled_ratio);
int newWidth = int(image.cols / m_real_to_scaled_ratio); // 计算新的宽度
int newHeight = int(image.rows / m_real_to_scaled_ratio); // 计算新的高度
cv::resize(image, ret, Size(newWidth, newHeight), 0, 0);
scale_ratio = m_real_to_scaled_ratio;
cv::resize(image, ret, Size(newWidth, newHeight), 0, 0); // 将图像缩放到新的大小
scale_ratio = m_real_to_scaled_ratio; // 设置缩放比例
} else {
ret = image;
scale_ratio = 1.0;
ret = image; // 如果图像的大小已经小于或等于最大大小，直接返回原图像
scale_ratio = 1.0; // 设置缩放比例为1.0
}
return ret;
return ret; // 返回处理后的图像
}
// Scale back RotatedRect
// 将一个旋转矩形（RotatedRect）按照给定的缩放比例进行反向缩放，返回一个新的旋转矩形
RotatedRect scaleBackRRect(const RotatedRect &rr, const float scale_ratio) {
float width = rr.size.width * scale_ratio;
float height = rr.size.height * scale_ratio;
float x = rr.center.x * scale_ratio;
float y = rr.center.y * scale_ratio;
RotatedRect mserRect(Point2f(x, y), Size2f(width, height), rr.angle);
float width = rr.size.width * scale_ratio; // 根据缩放比例计算原始宽度
float height = rr.size.height * scale_ratio; // 根据缩放比例计算原始高度
float x = rr.center.x * scale_ratio; // 根据缩放比例计算原始中心点的x坐标
float y = rr.center.y * scale_ratio; // 根据缩放比例计算原始中心点的y坐标
RotatedRect mserRect(Point2f(x, y), Size2f(width, height), rr.angle); // 创建一个新的RotatedRect对象，使用原始的尺寸和角度
return mserRect;
return mserRect; // 返回新的RotatedRect对象
}
// 验证一个矩形是否符合预设的车牌尺寸，包括面积和宽高比，如果符合则返回true，否则返回false
bool verifyPlateSize(Rect mr) {
float error = 0.6f;
float error = 0.6f; // 设置误差范围
// Spain car plate size: 52x11 aspect 4,7272
// China car plate size: 440mm*140mm，aspect 3.142857
// Real car plate size: 136 * 32, aspect 4
float aspect = 3.75;
float aspect = 3.75; // 设置期望的宽高比
// Set a min and max area. All other patchs are discarded
// int min= 1*aspect*1; // minimum area
// int max= 2000*aspect*2000; // maximum area
int min = 34 * 8 * 1; // minimum area
int max = 34 * 8 * 200; // maximum area
int min = 34 * 8 * 1; // 设置最小面积
int max = 34 * 8 * 200; // 设置最大面积
// Get only patchs that match to a respect ratio.
float rmin = aspect - aspect * error;
float rmax = aspect + aspect * error;
float rmin = aspect - aspect * error; // 计算最小宽高比
float rmax = aspect + aspect * error; // 计算最大宽高比
float area = float(mr.height * mr.width);
float r = (float) mr.width / (float) mr.height;
if (r < 1) r = (float) mr.height / (float) mr.width;
// cout << "area:" << area << endl;
// cout << "r:" << r << endl;
float area = float(mr.height * mr.width); // 计算矩形的面积
float r = (float) mr.width / (float) mr.height; // 计算矩形的宽高比
if (r < 1) r = (float) mr.height / (float) mr.width; // 如果宽高比小于1，取其倒数
// 判断矩形的面积和宽高比是否在指定的范围内
if ((area < min || area > max) || (r < rmin || r > rmax))
return false;
return false; // 如果不在指定范围内，返回false
else
return true;
return true; // 如果在指定范围内，返回true
}
// 接收一个RotatedRect对象和一个布尔值showDebug作为参数
// 该函数的主要目的是验证一个旋转矩形（通常是车牌）是否符合预设的尺寸和比例
bool verifyRotatedPlateSizes(RotatedRect mr, bool showDebug) {
float error = 0.65f;
float error = 0.65f; // 定义误差值error，以及车牌的宽高比aspect
// Spain car plate size: 52x11 aspect 4,7272
// China car plate size: 440mm*140mm，aspect 3.142857
@ -924,6 +954,7 @@ void clearBorder(const Mat &img, Rect& cropRect) {
//int max = 34 * 8 * 200; // maximum area
// Get only patchs that match to a respect ratio.
// 计算最小和最大的面积min和max，以及最小和最大的宽高比aspect_min和aspect_max
float aspect_min = aspect - aspect * error;
float aspect_max = aspect + aspect * error;
@ -932,27 +963,28 @@ void clearBorder(const Mat &img, Rect& cropRect) {
float min = float(width_min * width_min / aspect_max); // minimum area
float max = float(width_max * width_max / aspect_min); // maximum area
// 获取旋转矩形的宽度、高度、面积、宽高比和角度
float width = mr.size.width;
float height = mr.size.height;
float area = width * height;
float ratio = width / height;
float angle = mr.angle;
if (ratio < 1) {
if (ratio < 1) { // 如果宽高比小于1，交换宽度和高度的值，并调整角度
swap(width, height);
ratio = width / height;
angle = 90.f + angle;
//std::cout << "angle:" << angle << std::endl;
}
// 定义角度的最小和最大值
float angle_min = -60.f;
float angle_max = 60.f;
//std::cout << "aspect_min:" << aspect_min << std::endl;
//std::cout << "aspect_max:" << aspect_max << std::endl;
// 通过一系列的条件判断，验证旋转矩形是否符合预设的尺寸和比例
// 如果不符合，返回false；如果符合，返回true
if (area < min || area > max) {
if (0 && showDebug) {
std::cout << "area < min || area > max: " << area << std::endl;
@ -985,27 +1017,30 @@ void clearBorder(const Mat &img, Rect& cropRect) {
}
//! non-maximum suppression
// 该函数实现了非极大值抑制（Non-Maximum Suppression，NMS）的功能
// 非极大值抑制是一种常用于目标检测中的技术，用于消除多余的重叠区域
// 该函数主要删除inVec中重叠度过高的CCharacter对象，只保留最具代表性的对象
void NMStoCharacter(std::vector<CCharacter> &inVec, double overlap) {
std::sort(inVec.begin(), inVec.end());
// 函数接受两个参数，一个是CCharacter对象的向量inVec，另一个是重叠阈值overlap
std::sort(inVec.begin(), inVec.end()); // 对inVec进行排序
// 遍历inVec中的每一个CCharacter对象
std::vector<CCharacter>::iterator it = inVec.begin();
for (; it != inVec.end(); ++it) {
CCharacter charSrc = *it;
CCharacter charSrc = *it; // 对于每一个CCharacter对象，获取其位置信息rectSrc
//std::cout << "plateScore:" << plateSrc.getPlateScore() << std::endl;
Rect rectSrc = charSrc.getCharacterPos();
// 遍历当前CCharacter对象之后的所有CCharacter对象
std::vector<CCharacter>::iterator itc = it + 1;
for (; itc != inVec.end();) {
CCharacter charComp = *itc;
CCharacter charComp = *itc; // 对于每一个后续的CCharacter对象，也获取其位置信息rectComp
Rect rectComp = charComp.getCharacterPos();
//Rect rectInter = rectSrc & rectComp;
//Rect rectUnion = rectSrc | rectComp;
//double r = double(rectInter.area()) / double(rectUnion.area());
// 计算当前CCharacter对象与后续CCharacter对象的交并比（Intersection over Union，IoU）
float iou = computeIOU(rectSrc, rectComp);
// 如果IoU大于设定的阈值overlap，则删除后续的CCharacter对象。否则，继续检查下一个CCharacter对象
if (iou > overlap) {
itc = inVec.erase(itc);
} else {

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