基于Java语言的车牌识别程序

这段时间做项目需要用java程序进行车牌识别,因此尝试做了下这个程序,因为调用了阿里云第三方的接口,所以大家需要花钱买下那个appcode,0.1元200次,程序识别度不是很高,但是根据自己的需要返回了相应的数据,大家可以先看下效果图:


程序中的方法如下:



public static String encodeBase64File(String path) throws Exception {
        File  file = new File(path);
        FileInputStream inputFile = new FileInputStream(file);
        byte[] buffer = new byte[(int)file.length()];
        inputFile.read(buffer);
        inputFile.close();
        return new BASE64Encoder().encode(buffer);
}

public static void main(String[] args) throws Exception {
   String host = "https://imgocr.market.alicloudapi.com";
   String path = "/api/decode_hphm_aliyun";
   String method = "POST";
   String appcode = "需花0.1元买Appcode";
   Map<String, String> headers = new HashMap<String, String>();
   //最后在header中的格式(中间是英文空格)为Authorization:APPCODE 83359fd73fe94948385f570e3c139105
   headers.put("Authorization", "APPCODE " + appcode);
   //根据API的要求,定义相对应的Content-Type
   headers.put("Content-Type", "application/json; charset=UTF-8");
   Map<String, String> querys = new HashMap<String, String>();
   //下面的是图片的来源

   String basecode=base64.encodeBase64File("图片位置的来源,支持jpg和png格式");

                      String bodys ="{\"imgbase64\":"+"\""+basecode+"\""+"}";

   try {
    HttpResponse response = HttpUtils.doPost(host, path, method, headers, querys, bodys);
    String jsonstr=EntityUtils.toString(response.getEntity());
    //下面的是输出json字符串的格式
//     System.out.println(jsonstr);
    JSONObject jsonObj = JSONObject.fromObject(jsonstr);
    String desc=jsonObj.getString("desc");
    if(desc.equals("识别成功")){
    JSONObject data =(JSONObject) jsonObj.get("data");
    JSONArray jar=JSONArray.fromObject(data.get("hphm_list"));
    for(int i=0;i<jar.size();i++){
    JSONObject jsonItem =jar.getJSONObject(i);
    System.out.println(jsonItem.get("hphm"));//如果车牌识别成功则返回车牌的字符串
    }
    }else{
    System.out.println("车牌未能识别");//如果车牌未识别则返回车牌未能识别这几个字
    }
   
   } catch (Exception e) {
    e.printStackTrace();
   }

}

以上就是相关程序,如有什么疑问欢迎大家加我qq1027320814相互学习哈,希望帮助大家哈!


版权声明:本文为xgysimida原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明。