计算机视觉车牌识别和opencv深度学习调用

车牌识别是计算机视觉领域的一种常见应用。下面我简单介绍一下如何使用 OpenCV 和深度学习技术来实现车牌识别。

1. 数据集准备

首先，需要准备一个车牌图像数据集。可以从网上下载公开的数据集（如CCPD、PKU等），或者自己拍摄一些车牌图像。

2. 车牌检测

使用 Haar 级联分类器或者深度学习模型来进行车牌检测。其中，Haar 级联分类器是传统的方法，而深度学习模型（如 YOLO、SSD、Faster R-CNN 等）是目前主流的方法。

例如，使用 OpenCV 自带的 Haar 级联分类器进行车牌检测：

import cv2

# 加载分类器
cascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_russian_plate_number.xml')

# 读取图像
img = cv2.imread('car.jpg')

# 转换为灰度图像
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 检测车牌
plates = cascade.detectMultiScale(gray, scaleFactor=1.1, minNeighbors=5, minSize=(25, 25))

# 绘制检测结果
for (x, y, w, h) in plates:
    cv2.rectangle(img, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 2)

cv2.imshow('plate detection', img)
cv2.waitKey()

3. 车牌字符分割

对于每个检测到的车牌图像，需要将车牌字符分割出来。可以使用一些图像处理技术（如二值化、形态学操作、轮廓检测等）来实现字符分割。

例如，使用 OpenCV 将车牌图像进行二值化，并利用轮廓检测来分割车牌字符：

import cv2
import numpy as np

# 读取车牌图像
img = cv2.imread('plate.jpg')

# 转换为灰度图像并进行二值化处理
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
_, binary = cv2.threshold(gray, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV | cv2.THRESH_OTSU)

# 进行形态学操作，去除噪声和小的连通域
kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (3, 3))
binary = cv2.morphologyEx(binary, cv2.MORPH_OPEN, kernel)

# 进行轮廓检测
contours, hierarchy = cv2.findContours(binary, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

# 绘制字符分割结果
for i, contour in enumerate(contours):
    x, y, w, h = cv2.boundingRect(contour)
    cv2.rectangle(img, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 2)

cv2.imshow('character segmentation', img)
cv2.waitKey()

4. 车牌字符识别

对于每个字符图像，可以使用深度学习模型来进行字符识别。常用的深度学习模型包括 CNN、LSTM、CRNN 等。

例如，使用 TensorFlow 和 Keras 搭建一个简单的 CNN 模型来进行车牌字符识别：

import tensorflow as tf
from tensorflow import keras

# 加载模型
model = keras.models.load_model('plate_recognition.h5')

# 识别字符
img = cv2.imread('char.jpg')
img = cv2.resize(img, (20, 20))
img = img.astype('float32') / 255.0
img = np.expand_dims(img, axis=0)
pred = model.predict(img)[0]
label = chr(np.argmax(pred) + ord('A'))

print('character label:', label)

以上是一个简单的车牌识别流程，实际应用中还需要考虑一些问题，如多车牌检测、车牌倾斜矫正、车牌颜色识别等。