使用opencv编写车牌识别完整代码
时间: 2023-09-16 09:05:56 浏览: 192
### 回答1:
好的,以下是使用OpenCV编写车牌识别的示例代码:
```
import cv2
import numpy as np
# 加载训练好的车牌识别模型
trained_plate_classifier = cv2.CascadeClassifier('plate_classifier.xml')
# 加载车牌图像
plate_image = cv2.imread('plate_image.jpg')
# 将图像转换为灰度图
gray_plate = cv2.cvtColor(plate_image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 使用训练好的分类器检测车牌位置
plate_coordinates = trained_plate_classifier.detectMultiScale(gray_plate, scaleFactor=1.1, minNeighbors=5, minSize=(25, 25))
# 遍历检测到的车牌区域
for (x, y, w, h) in plate_coordinates:
# 在原始图像上绘制车牌区域的矩形框
cv2.rectangle(plate_image, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 2)
# 提取车牌区域的图像
plate_roi = gray_plate[y:y + h, x:x + w]
# 进一步处理车牌图像,例如二值化、去噪等
plate_roi_processed = cv2.threshold(plate_roi, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY + cv2.THRESH_OTSU)[1]
plate_roi_processed = cv2.medianBlur(plate_roi_processed, 3)
# 进一步识别车牌号码
plate_number = pytesseract.image_to_string(plate_roi_processed, lang='chi_sim')
print('车牌号码为:', plate_number)
# 在屏幕上显示结果
cv2.imshow('Car Plate Recognition', plate_image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```
需要注意的是,以上示例代码中调用了一个名为pytesseract的OCR工具,可以使用pip安装。此外,还需要训练好的车牌分类器XML文件和一张车牌图像作为输入。如果要识别多张车牌,可以将以上代码放入循环中,处理多张车牌图像。
### 回答2:
车牌识别是计算机视觉领域的一个重要任务,OpenCV是一套广泛使用的计算机视觉库,提供了许多用于图像处理和分析的函数和工具。下面是一个简化的车牌识别代码示例,使用OpenCV进行车牌定位、字符分割和字符识别。
首先,我们需要加载OpenCV库和相关模块:
```python
import cv2
import numpy as np
import pytesseract
```
然后,读取图像并对其进行预处理。预处理通常包括调整图像大小、灰度化、二值化和去噪等步骤:
```python
def preprocess(image):
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
blurred = cv2.GaussianBlur(gray, (5, 5), 0)
_, binary = cv2.threshold(blurred, 100, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV)
return binary
```
接下来,我们使用轮廓检测和透视变换定位车牌区域:
```python
def locate_license_plate(image):
binary = preprocess(image)
contours, hierarchy = cv2.findContours(binary, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
contours = sorted(contours, key=cv2.contourArea, reverse=True)
for contour in contours:
epsilon = 0.02 * cv2.arcLength(contour, True)
approx = cv2.approxPolyDP(contour, epsilon, True)
if len(approx) == 4:
x, y, w, h = cv2.boundingRect(approx)
plate = image[y:y+h, x:x+w]
if w > h:
plate = cv2.rotate(plate, cv2.ROTATE_90_CLOCKWISE)
return plate
```
然后,我们使用字符分割算法将字符从车牌中分离出来:
```python
def segment_characters(plate):
gray = cv2.cvtColor(plate, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
_, binary = cv2.threshold(gray, 200, 255, cv2.THRESH_BINARY)
contours, hierarchy = cv2.findContours(binary, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
contours = sorted(contours, key=cv2.boundingRect, reverse=False)
characters = []
for contour in contours:
x, y, w, h = cv2.boundingRect(contour)
if w > 10 and h > 10:
character = gray[y:y+h, x:x+w]
characters.append(character)
return characters
```
最后,我们使用OCR(光学字符识别)引擎对每个字符进行识别:
```python
def recognize_characters(characters):
recognized_plate = ''
for character in characters:
character = cv2.resize(character, (32, 32))
_, binary = cv2.threshold(character, 128, 255, cv2.THRESH_BINARY)
character_text = pytesseract.image_to_string(binary, config='--psm 10')
recognized_plate += character_text.strip()
return recognized_plate
```
以上是一个简化的车牌识别代码示例,包含了车牌定位、字符分割和字符识别的基本步骤。实际应用中可能需要根据具体场景进行一些参数调整和优化。
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