opencv车牌识别 python代码

基于OpenCV的车牌号码识别的Python代码可以实现对输入图片进行识别，并最终返回一张打印识别结果的图片。该代码主要包括以下四个功能：
1. 车牌图像预处理
2. 车牌图像定位：车牌定位的主要工作是从摄入的汽车图像中找到汽车牌照所在位置，并把车牌从该区域中准确地分割出来，供字符分割使用。
3. 车牌字符的分割
4. 模板匹配识别字符

整体思路如下：
首先对输入的图片进行预处理，包括灰度化、高斯滤波、边缘检测等操作，然后进行车牌定位，找到车牌所在的位置，并将车牌从图像中分割出来。接着对车牌进行字符分割，将车牌中的字符分割出来，并进行模板匹配识别字符。最后将识别结果打印在原图上，并返回一张打印识别结果的图片。

相关问题

opencv车牌识别python代码

以下是一段基于OpenCV的Python代码，实现了车牌识别功能：

import cv2
import numpy as np

# 读取图片
img = cv2.imread("car.jpg")

# 将图片转为灰度图
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 高斯模糊
blur = cv2.GaussianBlur(gray, (5, 5), 0)

# 边缘检测
edges = cv2.Canny(blur, 60, 180)

# 膨胀操作
kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (3, 3))
dilate = cv2.dilate(edges, kernel)

# 查找轮廓
contours, hierarchy = cv2.findContours(dilate, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

# 遍历所有轮廓
for i in range(len(contours)):
    # 计算轮廓的面积
    area = cv2.contourArea(contours[i])

    # 面积小于2000的轮廓不考虑
    if area < 2000:
        continue

    # 计算轮廓的周长
    perimeter = cv2.arcLength(contours[i], True)

    # 多边形逼近
    approx = cv2.approxPolyDP(contours[i], 0.02 * perimeter, True)

    # 如果逼近后的多边形有四个顶点，则认为它是车牌
    if len(approx) == 4:
        # 找到车牌的位置
        x, y, w, h = cv2.boundingRect(contours[i])

        # 切割出车牌
        plate = img[y:y+h, x:x+w]

        # 显示车牌
        cv2.imshow("Plate", plate)
        cv2.waitKey(0)

# 释放窗口
cv2.destroyAllWindows()

需要注意的是，这段代码只是一个简单的示例，对于不同的图片可能需要进行一些参数的调整才能达到更好的识别效果。

opencv车牌识别python完整全面代码

以下是一份OpenCV车牌识别的Python完整代码。请注意，这只是一个基本示例，您可能需要根据您的具体需求进行更改和优化。

import cv2
import numpy as np

# 车牌识别函数
def plate_recognition(image):
    # 图像灰度化
    gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

    # 高斯滤波
    blur = cv2.GaussianBlur(gray, (5, 5), 0)

    # Sobel算子处理
    sobel = cv2.Sobel(blur, cv2.CV_8U, 1, 0, ksize=3)

    # 二值化处理
    ret, binary = cv2.threshold(sobel, 0, 255, cv2.THRESH_OTSU + cv2.THRESH_BINARY)

    # 膨胀和腐蚀操作
    element1 = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (30, 9))
    element2 = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (24, 6))

    dilation = cv2.dilate(binary, element2, iterations=1)
    erosion = cv2.erode(dilation, element1, iterations=1)
    dilation2 = cv2.dilate(erosion, element2, iterations=3)

    # 查找轮廓
    contours, hierarchy = cv2.findContours(dilation2, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

    # 筛选车牌轮廓
    car_plate = None
    for i in range(len(contours)):
        cnt = contours[i]
        area = cv2.contourArea(cnt)

        # 面积筛选
        if area < 2000 or area > 50000:
            continue

        # 轮廓近似
        approx = cv2.approxPolyDP(cnt, 4, True)

        # 判断是否为矩形
        if len(approx) != 4:
            continue

        # 判断矩形边长比例是否符合要求
        x, y, w, h = cv2.boundingRect(cnt)
        ratio = float(w) / float(h)
        if ratio > 8 or ratio < 2:
            continue

        # 符合要求的轮廓
        car_plate = cnt
        break

    if car_plate is None:
        return None

    # 提取车牌图像
    x, y, w, h = cv2.boundingRect(car_plate)
    car_plate_image = image[y:y+h, x:x+w]

    return car_plate_image

# 读取图像
image = cv2.imread('car.jpg')

# 车牌识别
car_plate_image = plate_recognition(image)

# 显示结果
cv2.imshow('Image', image)
cv2.imshow('Car Plate', car_plate_image)
cv2.waitKey(0)

在运行此代码之前，请将示例图像保存为“car.jpg”并将其放入与代码相同的目录中。运行代码后，您将看到原始图像和提取的车牌图像。