车牌识别代码python代码

车牌识别（License Plate Recognition, LPR）在Python中通常使用图像处理和机器学习技术实现，如OpenCV、PIL库以及深度学习框架如TensorFlow或PyTorch。以下是一个简单的基于模板匹配的Python代码示例，用于识别预定义的车牌模板：

import cv2
import pytesseract

# 加载预先处理好的车牌图片模板
template = cv2.imread('template.jpg', 0)

def find_license_plate(img_path):
    # 读取输入图像
    img = cv2.imread(img_path)

    # 对图像进行灰度化和二值化处理
    gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    _, thresh = cv2.threshold(gray, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV + cv2.THRESH_OTSU)

    # 使用模板匹配
    res = cv2.matchTemplate(thresh, template, cv2.TM_CCOEFF_NORMED)
    min_val, max_val, min_loc, max_loc = cv2.minMaxLoc(res)

    # 如果匹配成功，获取车牌区域并进行识别
    if max_val > 0.8:  # 你可以调整阈值
        w, h = template.shape[::-1]
        top_left = max_loc
        bottom_right = (top_left + w, top_left + h)
        license_plate_roi = img[top_left:bottom_right[1], top_left:bottom_right]
        text = pytesseract.image_to_string(license_plate_roi, lang='chi_sim')  # 语言设置为中文简体

        return text
    else:
        return None

# 使用方法
image_path = 'input_image.jpg'
text = find_license_plate(image_path)
if text:
    print(f"识别到的车牌号: {text}")
else:
    print("未找到车牌号")

请注意，这个例子非常基础，实际的车牌识别可能涉及到更复杂的算法，如深度学习的卷积神经网络（CNN），以及针对各种光照、遮挡条件的鲁棒性提升。