基于python opencv的车牌识别系统

车牌识别系统是计算机视觉领域的一个重要应用，可以在交通管理、安防等领域发挥重要作用。基于Python和OpenCV的车牌识别系统可以通过以下步骤实现：

1. 图像预处理：对原始图像进行二值化、去噪等处理，以便后续处理。

2. 车牌定位：使用基于边缘检测的方法或基于颜色的方法定位车牌位置。

3. 车牌字符分割：对车牌进行字符分割，可以使用基于投影的方法或基于轮廓的方法。

4. 字符识别：使用OCR技术对字符进行识别，可以使用深度学习模型或传统机器学习算法。

以下是一个简单的基于Python和OpenCV的车牌识别系统的示例代码：

import cv2

# 读取图像
img = cv2.imread('car.jpg')

# 图像预处理
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
gray = cv2.GaussianBlur(gray, (5, 5), 0)
ret, thresh = cv2.threshold(gray, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV + cv2.THRESH_OTSU)

# 车牌定位
contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
for i in range(len(contours)):
    cnt = contours[i]
    area = cv2.contourArea(cnt)
    if area < 1000 or area > 5000:
        continue
    rect = cv2.minAreaRect(cnt)
    box = cv2.boxPoints(rect)
    box = np.int0(box)
    cv2.drawContours(img, [box], 0, (0, 0, 255), 2)

# 车牌字符分割
gray_roi = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
x, y, w, h = cv2.boundingRect(contours[0])
roi = gray_roi[y:y + h, x:x + w]
ret, th = cv2.threshold(roi, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV + cv2.THRESH_OTSU)
cv2.imshow('th', th)

# 字符识别
model = load_model('model.h5')
chars = []
contours, hierarchy = cv2.findContours(th, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
for i in range(len(contours)):
    cnt = contours[i]
    x, y, w, h = cv2.boundingRect(cnt)
    if w < 8 or h < 8:
        continue
    roi = th[y:y + h, x:x + w]
    roi = cv2.resize(roi, (20, 20))
    roi = np.expand_dims(roi, axis=2)
    roi = np.expand_dims(roi, axis=0)
    pred = model.predict(roi)
    char = np.argmax(pred)
    chars.append(char)

# 输出识别结果
result = ''.join([CHARS[i] for i in chars])
print(result)

cv2.imshow('img', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

需要注意的是，以上代码只是一个简单的示例，实际的车牌识别系统需要针对具体场景进行优化和改进。