LPRnet检测车牌代码

以下是基于Python和OpenCV实现的LPRnet检测车牌的示例代码：

import cv2
import numpy as np

# 加载LPRnet模型
model = cv2.dnn.readNetFromTensorflow('lprnet.pb')

# 车牌字符集
charset = "0123456789ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ"

# 车牌颜色映射表
color_map = {
    'blue': ([100, 50, 50], [140, 255, 255]), 
    'green': ([35, 50, 50], [90, 255, 255]), 
    'yellow': ([15, 50, 50], [35, 255, 255])
}

# 检测车牌
def detect_plate(image, color='blue'):
    # 将图像转换为HSV颜色空间
    hsv = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2HSV)
    # 提取车牌颜色的掩码
    lower_color, upper_color = color_map[color]
    mask = cv2.inRange(hsv, np.array(lower_color), np.array(upper_color))
    # 对掩码进行形态学处理
    kernel = np.ones((3, 3), np.uint8)
    mask = cv2.erode(mask, kernel, iterations=1)
    mask = cv2.dilate(mask, kernel, iterations=1)
    # 在原图上绘制掩码结果
    result = cv2.bitwise_and(image, image, mask=mask)
    # 查找轮廓
    contours, hierarchy = cv2.findContours(mask, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
    # 取面积最大的轮廓
    max_contour = max(contours, key=lambda x: cv2.contourArea(x))
    # 计算轮廓的最小外接矩形
    rect = cv2.minAreaRect(max_contour)
    box = cv2.boxPoints(rect)
    box = np.int0(box)
    # 在原图上绘制车牌区域
    cv2.drawContours(image, [box], 0, (0, 0, 255), 2)
    # 裁剪出车牌区域
    plate = cv2.getRectSubPix(result, (int(rect[1][0]), int(rect[1][1])), rect[0])
    return plate

# 车牌字符识别
def recognize_plate(plate):
    # 将车牌图像缩放到固定大小
    plate = cv2.resize(plate, (94, 24))
    # 图像预处理
    plate = cv2.cvtColor(plate, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    plate = cv2.equalizeHist(plate)
    plate = plate.astype(np.float32) / 255.0
    plate = np.expand_dims(plate, axis=0)
    plate = np.expand_dims(plate, axis=-1)
    # 使用LPRnet模型识别车牌字符
    model.setInput(plate)
    preds = model.forward()
    preds = np.squeeze(preds, axis=0)
    preds = np.argmax(preds, axis=-1)
    chars = ''.join([charset[c] for c in preds])
    return chars

# 测试
if __name__ == '__main__':
    # 加载测试图像
    image = cv2.imread('test.jpg')
    # 检测车牌
    plate = detect_plate(image, 'blue')
    # 车牌字符识别
    chars = recognize_plate(plate)
    # 在原图上绘制识别结果
    cv2.putText(image, chars, (100, 100), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1, (0, 0, 255), 2)
    cv2.imshow('image', image)
    cv2.waitKey()

在上述代码中，我们首先加载了LPRnet模型，然后定义了车牌字符集和车牌颜色映射表。接着，我们实现了`detect_plate`函数来检测车牌，并使用`recognize_plate`函数对车牌字符进行识别。最后，在主函数中加载测试图像，调用`detect_plate`和`recognize_plate`函数，最终在原图上绘制了识别结果。