车牌识别python

车牌识别是通过读取已裁剪车牌图像上的字符来实现的。首先，加载存储的车牌图像并显示它。然后，调用pytesseract.image_to_string函数，将图像中的字符转换成字符串。这个函数需要传递已裁剪的车牌图像和语言参数。\[1\]

另一种车牌识别的方法是通过遍历轮廓来实现的。首先，创建一个for循环来遍历轮廓。在循环中，寻找有四个角的轮廓，并确定其周长和坐标。然后，存储含有车牌的轮廓的图像。最后，在原始图像上绘制车牌轮廓并显示。\[2\]

需要注意的是，这些方法都有一定的局限性。例如，如果遇到灰度图或者图片颜色不明显，就不能通过检测蓝色来识别车牌位置。如果图片质量很低，例如很模糊，则需要经过更多的预处理，例如去噪。如果图片有扭曲，则过滤外接矩形的长宽比也要相应调整。总体来说，仅仅使用形态学处理的车牌识别方法，对于质量好的图片是可以实现的。但是在实际应用中可能会遇到更复杂的情况，这时候往往需要深度学习的方法进行识别。\[3\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [真香！用Python检测和识别车牌(附代码)](https://blog.csdn.net/y1282037271/article/details/129008969)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *3* [车牌识别 opencv python（简单版）](https://blog.csdn.net/qq_51750957/article/details/127947357)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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