基于python的车牌识别毕设

基于Python的车牌识别毕设是一个非常有趣和实用的项目。该项目使用OpenCV库来识别车牌，并可以存储拍照时间、小车图片等。以下是该项目的一些步骤：

1.安装OpenCV库和其他必要的库，例如numpy和imutils。

2.使用OpenCV库中的函数来读取图像并将其转换为灰度图像。

3.使用OpenCV库中的函数来对图像进行预处理，例如模糊、二值化和边缘检测。

4.使用OpenCV库中的函数来查找图像中的轮廓，并使用这些轮廓来定位车牌。

5.使用OpenCV库中的函数来提取车牌中的字符，并使用机器学习算法（例如SVM）来识别这些字符。

6.将识别的字符组合成车牌号码，并将其显示在图像上。

7.将车牌号码和其他信息（例如拍照时间、小车图片等）存储在数据库中。

8.将车牌识别系统的数据信息导出本地存储。

以下是一个基于Python的车牌识别的代码示例：

import cv2
import numpy as np
import imutils

# 读取图像并将其转换为灰度图像
image = cv2.imread("car.jpg")
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 对图像进行预处理
blurred = cv2.GaussianBlur(gray, (5, 5), 0)
edged = cv2.Canny(blurred, 30, 150)

# 查找图像中的轮廓
cnts = cv2.findContours(edged.copy(), cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
cnts = imutils.grab_contours(cnts)

# 定位车牌
for c in cnts:
    # 计算轮廓的边界框
    (x, y, w, h) = cv2.boundingRect(c)
    aspectRatio = w / float(h)

    # 筛选出符合条件的轮廓
    if w > 100 and h > 30 and aspectRatio > 2.5 and aspectRatio < 4:
        # 提取车牌图像
        roi = gray[y:y + h, x:x + w]
        cv2.imshow("ROI", roi)
        cv2.waitKey(0)

        # 使用机器学习算法识别车牌中的字符