车牌系统识别python

车牌识别系统是一种计算机视觉技术，可以通过图像处理和模式识别算法来识别车牌上的文字和数字。Python是一种非常流行的编程语言，也有许多开源的图像处理和机器学习库，因此可以使用Python来开发车牌识别系统。

下面是一个简单的车牌识别Python代码示例：

import cv2
import pytesseract

# 读取图像
img = cv2.imread('car.jpg')

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

# 对图像进行二值化处理
thresh = cv2.threshold(gray, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV | cv2.THRESH_OTSU)[1]

# 对图像进行形态学操作
kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (3, 3))
morph = cv2.morphologyEx(thresh, cv2.MORPH_OPEN, kernel)

# 查找轮廓
contours, hierarchy = cv2.findContours(morph, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

# 遍历轮廓
for contour in contours:
    # 计算轮廓的边界框
    x, y, w, h = cv2.boundingRect(contour)
    
    # 根据边界框提取车牌图像
    plate = img[y:y+h, x:x+w]
    
    # 将车牌图像转换为灰度图像
    gray_plate = cv2.cvtColor(plate, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    
    # 对车牌图像进行二值化处理
    thresh_plate = cv2.threshold(gray_plate, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV | cv2.THRESH_OTSU)[1]
    
    # 对车牌图像进行形态学操作
    kernel_plate = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (3, 3))
    morph_plate = cv2.morphologyEx(thresh_plate, cv2.MORPH_OPEN, kernel_plate)
    
    # 使用Tesseract进行OCR识别
    text = pytesseract.image_to_string(morph_plate, config='--psm 11')
    
    # 输出识别结果
    print('车牌号码：', text)
    
    # 显示车牌图像
    cv2.imshow('plate', plate)
    cv2.waitKey(0)
    
cv2.destroyAllWindows()

该代码会读取一张车辆图片（'car.jpg'），然后使用OpenCV和pytesseract库对车牌进行识别，最终输出车牌号码并显示车牌图片。需要注意的是，该代码只是一个简单的示例，实际的车牌识别系统需要更加复杂和完善的算法和处理流程。