车牌号识别最快python代码

实现最优性能的Python车牌号识别
为了实现高效的车牌号识别，可以采用分阶段的方法。首先是通过目标检测模型定位车牌位置，其次是利用光学字符识别技术读取车牌上的文字。
使用YOLOv5进行车牌检测
YOLOv5是一个快速而准确的目标检测框架，在实时应用中有很好的表现。对于车牌检测部分，可以通过预训练好的YOLOv5模型加载自定义的数据集来进行微调，从而提高对特定场景下的适应能力[^2]。
import torch
from PIL import Image

# 加载预训练的YOLOv5s权重并设置为评估模式
model = torch.hub.load('ultralytics/yolov5', 'custom', path='path/to/best.pt')
model.conf = 0.5 # 设置置信度阈值
model.iou = 0.45 # NMS IOU 阈值

def detect_license_plate(image_path):
img = Image.open(image_path)
results = model(img)

# 获取预测框坐标和其他信息
detections = results.pandas().xyxy[0]

return detections[detections['name'] == 'license plate']
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利用OpenCV处理图像与二值化操作
一旦获得了车牌区域的位置信息之后，则需要对该ROI (Region of Interest) 进行进一步处理以便于后续的文字提取工作。这里会涉及到灰度转换以及直方图均衡化等常规手段；另外还可以借助cv2.threshold()函数完成二值化的任务，使得背景与前景之间的对比更加明显，有利于OCR引擎的工作效率提升[^1]。
import cv2
import numpy as np

def preprocess_image_for_ocr(image_bgr, rect):
x_min, y_min, width, height = int(rect[0]), int(rect[1]), int(rect[2]-rect[0]), int(rect[3]-rect[1])

cropped_img = image_bgr[y_min:y_min+height,x_min:x_min+width]
gray = cv2.cvtColor(cropped_img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
_, binary = cv2.threshold(gray, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV | cv2.THRESH_OTSU)[1]

kernel = np.ones((3,3),np.uint8)
morphed_binary = cv2.morphologyEx(binary, cv2.MORPH_CLOSE,kernel)

return morphed_binary
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应用Tesseract OCR解析车牌号码
最后一步就是运用像Tesseract这样的开源工具去解读经过上述步骤优化后的图片中的字符串内容了。需要注意的是，由于不同地区使用的字体样式有所差异，因此可能还需要针对具体情况进行调整以获得最佳效果。
try:
from pytesseract import Output, image_to_string
except ImportError:
!pip install pytesseract
finally:
pass

def recognize_text_from_image(processed_image):
config = '--psm 7' # Assume a single line of text per image
license_number = image_to_string(processed_image, lang="eng",config=config).strip()
return license_number
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以上代码片段展示了如何构建一个高效且鲁棒性强的车牌号识别系统。当然实际部署过程中还需考虑更多因素比如光照条件变化、角度倾斜等问题的影响。