EasyPR中主要涉及到蓝色底牌与黄色底牌的车牌识别，随着新能源车辆的发展，目前已经出现绿色底牌的车牌，因此有必要增加绿色车牌的识别。

  EasyPR中关于车牌的识别已经比较完善，这里主要涉及到三个地方的修改：颜色枚举类、颜色识别逻辑、增加字符限制。

添加颜色

在自定义Color的枚举类中，添加 绿色，修改之后为：

public enum Color {
	UNKNOWN, BLUE, YELLOW, GREEN
};

添加绿色识别

  在OpenCV或其他软件中，识别颜色主要通过RGB映射到HSV空间，通过判断H、S、V的相关值来判断颜色的，主要原理可以参考：OpenCV颜色识别。修改之后的部分代码如下：

public static Mat colorMatch(final Mat src, final Color r,
		final boolean adaptive_minsv) {

	final float max_sv = 255;
	final float minref_sv = 40;
	final float minabs_sv = 60;

	// blue的H范围75-130
	final int min_blue = 100;
	final int max_blue = 140;

	// yellow的H范围22- 38
	final int min_yellow = 10;
	final int max_yellow = 35;

	// green的H范围38-75// -- 增加绿色判断范围 --
	final int min_green = 35;
	final int max_green = 80;

	// 转到HSV空间进行处理，颜色搜索主要使用的是H分量进行蓝色与黄色、绿色的匹配工作
	Mat src_hsv = new Mat();
	cvtColor(src, src_hsv, CV_BGR2HSV);
	MatVector hsvSplit = new MatVector();
	split(src_hsv, hsvSplit);
	equalizeHist(hsvSplit.get(2), hsvSplit.get(2));
	merge(hsvSplit, src_hsv);

	// 匹配模板基色,切换以查找想要的基色
	int min_h = 0;
	int max_h = 0;
	switch (r) {
	case BLUE:
		min_h = min_blue;
		max_h = max_blue;
		break;
	case YELLOW:
		min_h = min_yellow;
		max_h = max_yellow;
		break;
	case GREEN:
		min_h = min_green;
		max_h = max_green;
	default:
		break;
	}

	float diff_h = (float) ((max_h - min_h) / 2);
	int avg_h = (int) (min_h + diff_h);

	int channels = src_hsv.channels();
	int nRows = src_hsv.rows();
	// 图像数据列需要考虑通道数的影响；
	int nCols = src_hsv.cols() * channels;

	// 连续存储的数据，按一行处理
	if (src_hsv.isContinuous()) {
		nCols *= nRows;
		nRows = 1;
	}

	for (int i = 0; i < nRows; ++i) {
		BytePointer p = src_hsv.ptr(i);
		for (int j = 0; j < nCols; j += 3) {
			int H = p.get(j) & 0xFF;
			int S = p.get(j + 1) & 0xFF;
			int V = p.get(j + 2) & 0xFF;

			boolean colorMatched = false;

			if (H > min_h && H < max_h) {

				int Hdiff = 0;
				if (H > avg_h)
					Hdiff = H - avg_h;
				else
					Hdiff = avg_h - H;

				float Hdiff_p = Hdiff / diff_h;

				float min_sv = 0;
				if (true == adaptive_minsv)
					min_sv = minref_sv - minref_sv / 2 * (1 - Hdiff_p);
				else
					min_sv = minabs_sv;

				if ((S > min_sv && S <= max_sv)
						&& (V > min_sv && V <= max_sv))
					colorMatched = true;
			}

			if (colorMatched == true) {
				p.put(j, (byte) 0);
				p.put(j + 1, (byte) 0);
				p.put(j + 2, (byte) 255);
			} else {
				p.put(j, (byte) 0);
				p.put(j + 1, (byte) 0);
				p.put(j + 2, (byte) 0);
			}
		}
	}

	// 获取颜色匹配后的二值灰度图
	MatVector hsvSplit_done = new MatVector();
	split(src_hsv, hsvSplit_done);
	Mat src_grey = hsvSplit_done.get(2);

	return src_grey;
}

其中RGB与HSV颜色识别对应的关系，可以参考：OpenCV中HSV颜色模型及颜色分量范围

增加字符限制

  以前的车牌主要是7位字符，包括省 [A-Z].[5位字符] 的方式。但新能源车牌，后面5为字符变为6位字符，因此之前的判断方法不能够获取全部车牌，最好的情况也只能获得前面的7位字符。因此需要修改为：

private int RebuildRect(final Vector vecRect, Vector outRect,
		int specIndex) {
	// 最大只能有7个Rect,减去中文的就只有6个Rect
	int count = 7;// --这里将6修改为7即可--
	for (int i = 0; i < vecRect.size(); i++) {
		// 将特殊字符左边的Rect去掉，这个可能会去掉中文Rect，不过没关系，我们后面会重建。
		if (i < specIndex)
			continue;

		outRect.add(vecRect.get(i));
		if (--count == 0)
			break;
	}

	return 0;
}

至此，可以识别绿色车牌。