数字图像处理车牌识别源码

您好！对于数字图像处理中的车牌识别，以下是一个简单的示例代码：

import cv2
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt

# 加载图像
image = cv2.imread('car_plate.jpg')

# 将图像转换为灰度图
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 进行图像平滑处理
blur = cv2.GaussianBlur(gray, (5, 5), 0)

# 应用Canny边缘检测算法
edges = cv2.Canny(blur, 50, 150)

# 对图像进行膨胀操作，以填充车牌区域内的空洞
dilated = cv2.dilate(edges, None, iterations=2)

# 查找并筛选车牌区域的轮廓
contours, _ = cv2.findContours(dilated.copy(), cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
contours = sorted(contours, key=cv2.contourArea, reverse=True)[:10]

plate = None

for contour in contours:
    # 计算轮廓的周长
    perimeter = cv2.arcLength(contour, True)
    
    # 近似轮廓
    approx = cv2.approxPolyDP(contour, 0.02 * perimeter, True)
    
    # 如果近似轮廓有四个顶点，则认为是车牌区域
    if len(approx) == 4:
        plate = approx
        break

# 提取车牌区域并进行透视变换
if plate is not None:
    mask = np.zeros(gray.shape, np.uint8)
    cv2.drawContours(mask, [plate], 0, 255, -1)
    masked = cv2.bitwise_and(image, image, mask=mask)
    
    (x, y) = np.where(mask == 255)
    (top_x, top_y) = (np.min(x), np.min(y))
    (bottom_x, bottom_y) = (np.max(x), np.max(y))
    
    cropped = gray[top_x:bottom_x+1, top_y:bottom_y+1]
    
    # 显示结果
    plt.imshow(cv2.cvtColor(cropped, cv2.COLOR_BGR2RGB))
    plt.axis('off')
    plt.show()

请注意，这只是一个简单的示例代码，仅用于说明基本的车牌识别过程。实际应用中可能需要更复杂的算法和步骤来提高准确性和稳定性。此外，您需要将代码中的'car_plate.jpg'替换为您自己的车牌图像路径。

希望对您有所帮助！如有任何其他问题，请随时提问。