opencv实现车牌识别

以下是使用OpenCV实现车牌识别的示例代码：

import cv2

# 加载训练好的SVM模型
svm = cv2.ml.SVM_load('svm.dat')

# 加载车牌字符识别模型
svm_chinese = cv2.ml.SVM_load('svmchinese.dat')

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

# 进行图像处理，例如灰度化、边缘检测等
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
edges = cv2.Canny(gray, 100, 200)

# 查找图像中的轮廓
contours, _ = cv2.findContours(edges, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

# 遍历每个轮廓
for contour in contours:
    # 计算轮廓的外接矩形
    x, y, w, h = cv2.boundingRect(contour)
    
    # 根据外接矩形的宽高比和面积进行筛选，以排除非车牌区域
    aspect_ratio = w / float(h)
    area = cv2.contourArea(contour)
    if aspect_ratio > 2 and aspect_ratio < 6 and area > 1000:
        # 提取车牌区域
        plate = gray[y:y+h, x:x+w]
        
        # 调整车牌区域的大小
        plate = cv2.resize(plate, (136, 36))
        
        # 将车牌区域转换为一维数组
        plate = plate.reshape(-1, 136*36).astype(np.float32)
        
        # 进行车牌字符识别
        _, result = svm.predict(plate)
        _, result_chinese = svm_chinese.predict(plate)
        
        # 输出识别结果
        print("车牌号码:", chr(int(result[0][0])), chr(int(result_chinese[0][0])))

请注意，以上代码仅为示例，实际的车牌识别系统可能需要更复杂的图像处理和模型训练步骤。此外，还需要适应不同的车牌样式和光照条件。