车牌识别opencv_基于OpenCV 的车牌识别
时间: 2023-07-31 10:06:13 浏览: 67
好的,关于基于 OpenCV 的车牌识别,我可以给您一些简要的介绍。
OpenCV 是一个开源的计算机视觉库,它提供了一些常用的图像处理和计算机视觉算法,如图像预处理、目标检测、特征提取、图像分割、图像匹配等。基于 OpenCV 实现车牌识别,主要包括以下几个步骤:
1. 图像预处理:对车牌图像进行灰度化、二值化、去噪等处理,以便后续处理。
2. 车牌定位:在图像中通过一些特征或者算法找到车牌所在的区域,如颜色特征、边缘检测、形态学操作等。
3. 字符分割:将车牌区域中的字符分割出来,可以采用基于投影的方法、基于模板匹配的方法、基于字符间距的方法等。
4. 字符识别:对分割出来的字符进行识别,可以采用基于模板匹配的方法、基于特征提取的方法、基于机器学习的方法等。
5. 组合输出:将识别出来的字符组合成车牌号码,输出识别结果。
当然,以上只是车牌识别的简要流程,实际上还需要考虑各种复杂情况的处理,如光照不均、车牌倾斜、遮挡等,这需要根据实际情况进行针对性的处理。
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车牌识别opencv_基于OpenCV 的车牌识别代码
以下是一个基于OpenCV的车牌识别代码的示例,供您参考:
```python
import cv2
import numpy as np
# 读取图像并进行预处理
img = cv2.imread('car_plate.jpg')
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
blur = cv2.GaussianBlur(gray, (5, 5), 0)
edge = cv2.Canny(blur, 50, 150)
# 车牌定位
contours, hierarchy = cv2.findContours(edge, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
for cnt in contours:
area = cv2.contourArea(cnt)
if 1000 < area < 100000:
rect = cv2.minAreaRect(cnt)
box = cv2.boxPoints(rect)
box = np.int0(box)
cv2.drawContours(img, [box], 0, (0, 255, 0), 2)
# 字符分割
plate = img[box[1][1]:box[0][1], box[1][0]:box[2][0]]
gray_plate = cv2.cvtColor(plate, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
ret, thresh = cv2.threshold(gray_plate, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY + cv2.THRESH_OTSU)
contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
for cnt in contours:
x, y, w, h = cv2.boundingRect(cnt)
if h / w > 2 and h / w < 5:
cv2.rectangle(plate, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 2)
roi = thresh[y:y + h, x:x + w]
# 字符识别
# 这里可以使用SVM、神经网络等模型进行分类识别
# 显示结果
cv2.imshow('plate', plate)
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根据实际情况进行调整和优化,才能获得较好的识别效果。
车牌识别opencv_基于OpenCV 的车牌识别的代码
好的,这里提供一个简单的基于OpenCV的车牌识别的Python代码示例,代码如下:
```python
import cv2
import numpy as np
# 车牌定位
def locate_license_plate(image):
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
blur = cv2.GaussianBlur(gray, (5, 5), 0)
edges = cv2.Canny(blur, 50, 150)
contours, _ = cv2.findContours(edges, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
contours = sorted(contours, key=cv2.contourArea, reverse=True)
for contour in contours:
x, y, w, h = cv2.boundingRect(contour)
ratio = w / h
if ratio > 2 and ratio < 5:
plate = image[y:y+h, x:x+w]
return plate
return None
# 车牌字符分割
def segment_license_plate(image):
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
_, thresh = cv2.threshold(gray, 0, 255, cv2.THRESH_OTSU)
contours, _ = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
contours = sorted(contours, key=cv2.contourArea, reverse=True)
plates = []
for contour in contours:
x, y, w, h = cv2.boundingRect(contour)
ratio = w / h
if ratio > 0.2 and ratio < 1.2:
plate = image[y:y+h, x:x+w]
plates.append(plate)
return plates
# 车牌字符识别
def recognize_license_plate(image):
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 在这里进行车牌字符识别的算法实现,例如使用SVM或CNN等算法
# 这里只是一个示例,使用了简单的二值化和轮廓查找
_, thresh = cv2.threshold(gray, 0, 255, cv2.THRESH_OTSU)
contours, _ = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
contours = sorted(contours, key=cv2.contourArea, reverse=True)
characters = []
for contour in contours:
x, y, w, h = cv2.boundingRect(contour)
ratio = w / h
if ratio > 0.2 and ratio < 1.2:
character = gray[y:y+h, x:x+w]
characters.append(character)
return characters
# 测试代码
if __name__ == '__main__':
image = cv2.imread('test.jpg')
plate = locate_license_plate(image)
if plate is not None:
cv2.imshow('license plate', plate)
characters = segment_license_plate(plate)
for character in characters:
cv2.imshow('character', character)
# 进行车牌字符识别
recognized_character = recognize_license_plate(character)
print(recognized_character)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```
这个代码示例包括了车牌定位、车牌字符分割和车牌字符识别三个步骤,当然,车牌字符识别部分只是一个简单的示例,需要根据实际情况进行算法实现。
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