python车牌识别源代码

### Python 实现车牌识别源代码示例

#### 导入必要的库
为了实现车牌识别功能，需要导入一些常用的计算机视觉和图像处理库。

import cv2
import numpy as np
from PIL import Image
import pytesseract

#### 图像预处理阶段
首先加载并转换图片到灰度模式，接着应用Canny边缘检测算法来增强边界特征[^3]。

def preprocess_image(image_path):
    img = cv2.imread(image_path)
    gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

    # 使用Gaussian模糊减少噪声
    blurred = cv2.GaussianBlur(gray, (5, 5), 0)

    # Canny 边缘检测
    edged = cv2.Canny(blurred, 30, 200)

    return img, edged

#### 查找轮廓并定位车牌区域
通过`cv2.findContours()`方法查找所有可能的矩形框，并基于特定条件过滤出最有可能是车牌的部分。这里会考虑面积、比例等因素作为筛选标准。

def find_plate_contours(edged_img):
    contours, _ = cv2.findContours(
        edged_img.copy(), cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
    
    contour_data = []
    for cnt in contours:
        x, y, w, h = cv2.boundingRect(cnt)
        
        aspect_ratio = float(w)/h
        
        if 2 <= aspect_ratio <= 5 and w*h > 800:  # 自定义阈值
            contour_data.append((x, y, w, h))
            
    sorted_contour_data = sorted(contour_data, key=lambda item:item[1])
    
    return sorted_contour_data[:1]  # 只保留第一个匹配项

#### 提取车牌字符
一旦找到了疑似车牌的位置，则可以裁剪该部分用于后续的文字提取工作。此过程通常涉及二值化操作以及形态学变换（如膨胀），以便更好地分离文字与背景[^4]。

def extract_characters_from_plate(original_img, plate_rectangles):
    plates_text = []

    for rect in plate_rectangles:
        x, y, w, h = rect
    
        roi = original_img[y:y+h, x:x+w]

        _, binary_roi = cv2.threshold(roi, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV | cv2.THRESH_OTSU)

        kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (int(w/9), int(h/9)))
        dilated_roi = cv2.dilate(binary_roi, kernel, iterations=1)

        text = pytesseract.image_to_string(dilated_roi, lang='chi_sim')
        plates_text.append(text.strip())

    return plates_text

#### 显示结果
最后一步就是展示最终的结果给用户查看，这可以通过简单的GUI界面完成，也可以直接保存成文件形式输出。

if __name__ == "__main__":
    image_file = "path/to/license_plate.jpg"
    orig_img, edge_detected_img = preprocess_image(image_file)
    possible_plates = find_plate_contours(edge_detected_img)
    recognized_texts = extract_characters_from_plate(orig_img, possible_plates)

    print("Recognized license plate(s):", recognized_texts)

    cv2.imshow('Original', orig_img)
    cv2.waitKey(0)
    cv2.destroyAllWindows()