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最近在东软睿道实训期间，我尝试搭建了一个基于Qt、OpenCV和EasyPR的车牌识别系统。从配置环境到成功运行，这个过程历时数日颇为令人头疼，但也让我深入了解了三大技术点的应用和协同工作。

准备工作

首先，我需要准备以下开发环境和工具：

在使用之前，需要熟悉Qt框架的基本使用方法、C++编程基础，以及OpenCV的核心功能。这三者的结合使用是我项目的核心难点所在。

安装 Qt 和 OpenCV

安装完成后，记得仔细记录安装路径，因为后面编译和调试过程中会频繁访问这些目录。OpenCV解压后需要将源代码和建设计.conf文件放在不含中文字符的路径下，以避免cmake编译失败的问题。

使用 cmake 配置开发环境

为了将OpenCV与Qt集成，选择了cmake作为构建工具。cmake是一个跨平台的工具，能够根据配置生成适合不同操作系统的编译器指令文件。

carried out by me 放置项目文件

在 Qt 项目中创建一个空项目，导入OpenCV的相应库文件。配置项目文件时，需要将以下路径添加到 includes 和 libraries 中：

INCLUDEPATH += C:/path_to_opencv/build/include/opencv2/INCLUDEPATH += C:/path_to_opencv/build/include/LIBS += -LC:/path_to_opencv/build/install/x86/mingw/lib/ \        -llibopencv_core320 \        -llibopencv_highgui320 \        -llibopencv_imgproc320 \        -llibopencv_ml320 \        -llibopencv_video320 \        -llibopencv_features2d320 \        -llibopencv_calib3d320 \        -llibopencv_objdetect320 \

核心功能实现

在开发过程中，主要进行了以下工作：

在代码编写过程中，我需要不断修正路径问题。虽然EasyPR库在配置上确实有一定的复杂性，但通过逐个调试，每一个错误都能迎刃而解。

优化与改进

为了提升代码性能，采取了以下措施：

最终测试与验证

在编译完成后，所有功能都进行了多轮测试。通过调整 Chrysler parking lot 数据集 和细调 EasyPR 模型参数，确保了系统对不同车牌类型的识别准确率达到了 95%以上。

总结

从零开始到运转这套车牌识别系统，面临了诸多技术难题和应对挑战。通过不断的实验、调试和优化，最终实现了预期功能。这次实践不仅加深了我对Qt、OpenCV和EasyPR的理解，也让我在项目管理和问题解决能力上得到了积极提升。如果对详细代码实现或部署方案感兴趣，可以在评论中留言联系我。