车牌识别Python 代码

时间: 2023-09-10 16:16:00 浏览: 67
以下是一个简单的车牌识别的 Python 代码示例,使用了 OpenCV 和 Tesseract OCR: ```python import cv2 import pytesseract # 读取图片 img = cv2.imread('car_plate.jpg') # 灰度化处理 gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 进行图像预处理,例如去噪、二值化等 # 进行车牌定位 # 进行字符分割 # 循环识别每个字符 for character in characters: # 对字符图像进行预处理,例如调整大小、灰度化等 # 使用 Tesseract OCR 识别字符 text = pytesseract.image_to_string(character, config='--psm 10 --oem 3 -c tessedit_char_whitelist=ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ0123456789') # 输出识别结果 print(text) ``` 请注意,这只是一个简单的示例代码,具体的实现可能因为不同的场景和需求而有所不同。你需要根据实际情况进行调整和优化。另外,你可能需要安装 OpenCV 和 pytesseract 库,并下载 Tesseract OCR 的语言包。
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车牌识别python代码

以下是一个基于Python和OpenCV的简单车牌识别代码示例: ```python import cv2 import numpy as np def preprocess(image): # 图像预处理,包括缩放、灰度化、去噪声等 resized = cv2.resize(image, (640, 480)) gray = cv2.cvtColor(resized, cv2.COLOR_BGR2GRAY) blurred = cv2.GaussianBlur(gray, (5, 5), 0) thresh = cv2.adaptiveThreshold(blurred, 255, cv2.ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C, cv2.THRESH_BINARY_INV, 11, 2) return thresh def find_contours(image): # 寻找图像中的轮廓 contours, _ = cv2.findContours(image.copy(), cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) return contours def find_license_plate(contours): # 根据轮廓,寻找可能的车牌区域 for contour in contours: perimeter = cv2.arcLength(contour, True) approx = cv2.approxPolyDP(contour, 0.02 * perimeter, True) if len(approx) == 4: x, y, w, h = cv2.boundingRect(approx) aspect_ratio = w / float(h) if 2.5 < aspect_ratio < 4.5: return x, y, w, h def recognize_license_plate(image, x, y, w, h): # 车牌字符识别 plate_roi = image[y:y+h, x:x+w] plate_gray = cv2.cvtColor(plate_roi, cv2.COLOR_BGR2GRAY) _, plate_thresh = cv2.threshold(plate_gray, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY+cv2.THRESH_OTSU) plate_text = pytesseract.image_to_string(plate_thresh, config='--psm 7') return plate_text # 加载车牌识别模型 pytesseract.pytesseract.tesseract_cmd = r'C:\Program Files\Tesseract-OCR\tesseract.exe' # 读取图像 image = cv2.imread('car_plate.jpg') # 图像预处理 preprocessed = preprocess(image) # 寻找轮廓 contours = find_contours(preprocessed) # 寻找车牌区域 plate_coords = find_license_plate(contours) if plate_coords is not None: x, y, w, h = plate_coords # 车牌字符识别 plate_text = recognize_license_plate(image, x, y, w, h) print("识别结果:", plate_text) else: print("未找到车牌区域") ``` 注意,这只是一个简单的示例代码,实际的车牌识别需要更多的优化和处理,以适应不同的场景和条件。此外,代码中使用了Tesseract OCR库进行字符识别,需要先安装Tesseract OCR并配置正确的路径。

车牌识别python代码csdn

车牌识别Python代码CSND是一种基于Python编写的车牌识别算法。它使用了图像处理的技术,通过对车辆图像进行处理,进而对其车牌进行识别。 该算法主要包括两个步骤:车牌检测和字符识别。 首先,对于车牌检测,算法使用了“滑动窗口”的方法,将图像逐步移动,并对每一帧图像进行检测,从而识别出车牌的位置。 其次,对于字符识别,算法利用了“支持向量机”的机器学习技术,将车牌中的每个字符转换成数字,进行处理后再输出为字符串。 值得一提的是,该算法还包括了一些额外的功能,如车牌图像的预处理、车牌字符的增强等,都有助于提高识别精度。 总的来说,车牌识别Python代码CSND是一种高效精准的车牌识别算法,通过其代码可以方便地进行车牌识别的开发。

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