python+opencv车牌识别流程
时间: 2023-06-13 13:04:54 浏览: 109
Python OpenCV 车牌识别主要流程如下:
1. 图像预处理:将彩色图像转换为灰度图像,然后进行高斯滤波去噪,使图像更加清晰。
2. 车牌定位:使用图像处理技术对车牌位置进行定位,一般采用颜色分割法和形状分析法。
3. 字符分割:将车牌中的字符进行分割,一般采用基于像素点的分割方法或者基于轮廓的分割方法。
4. 字符识别:使用机器学习算法对字符进行识别,常用的有 SVM 和深度学习算法。
5. 结果输出:将识别结果输出到显示屏或者文件中。
以下是一个简单的Python OpenCV 车牌识别代码示例:
```python
import cv2
import numpy as np
import pytesseract
# 读取图像
img = cv2.imread('car.jpg')
# 图像预处理
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
gray = cv2.GaussianBlur(gray, (5, 5), 0)
# 车牌定位
kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (5, 5))
tophat = cv2.morphologyEx(gray, cv2.MORPH_TOPHAT, kernel)
ret, thresh = cv2.threshold(tophat, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY+cv2.THRESH_OTSU)
contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
for cnt in contours:
x, y, w, h = cv2.boundingRect(cnt)
if w > h and w > 100 and h > 20:
# 根据车牌位置,进行字符分割
roi = gray[y:y+h, x:x+w]
kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (3, 3))
roi = cv2.morphologyEx(roi, cv2.MORPH_CLOSE, kernel)
roi = cv2.dilate(roi, kernel, iterations=1)
roi = cv2.erode(roi, kernel, iterations=1)
# 字符识别
text = pytesseract.image_to_string(roi, lang='eng', config='--psm 10')
print(text)
# 显示结果
cv2.imshow('img', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```
需要注意,以上代码仅是一个简单的示例,并不能广泛适用于所有的车牌识别场景,具体实现还需要根据实际情况进行调整。