使用深度学习完成车牌检测代码

车牌检测是计算机视觉中的一个经典问题，使用深度学习可以极大地提高检测的准确性和效率。下面是一个简单的车牌检测代码，使用了OpenCV和TensorFlow进行车牌检测。

import cv2
import numpy as np
import tensorflow as tf

# 读取模型文件
model = tf.keras.models.load_model('model.h5')

# 车牌检测函数
def detect_plate(img):
    # 转换为灰度图像
    gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    # 高斯滤波
    blur = cv2.GaussianBlur(gray, (5, 5), 0)
    # Canny边缘检测
    edges = cv2.Canny(blur, 100, 200)
    # 膨胀操作，使边缘更加清晰
    kernel = np.ones((3, 3), np.uint8)
    dilate = cv2.dilate(edges, kernel, iterations=1)
    # 查找轮廓
    contours, _ = cv2.findContours(dilate, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
    # 遍历轮廓，找到最可能的车牌
    max_area = 0
    max_box = None
    for cnt in contours:
        area = cv2.contourArea(cnt)
        if area > max_area:
            x, y, w, h = cv2.boundingRect(cnt)
            if w > h * 2 and w < h * 4:
                max_area = area
                max_box = (x, y, w, h)
    if max_box is None:
        return None
    # 提取车牌图像
    x, y, w, h = max_box
    plate = img[y:y+h, x:x+w]
    # 调整图像大小
    plate = cv2.resize(plate, (224, 224))
    # 归一化图像
    plate = plate / 255.0
    # 增加一个维度，变成4维张量
    plate = np.expand_dims(plate, axis=0)
    # 使用模型进行预测
    pred = model.predict(plate)
    # 返回车牌坐标和预测结果
    return max_box, pred

# 加载测试图像
img = cv2.imread('test.jpg')
# 进行车牌检测
result = detect_plate(img)
if result is not None:
    box, pred = result
    x, y, w, h = box
    # 绘制车牌边框
    cv2.rectangle(img, (x, y), (x+w, y+h), (0, 255, 0), 2)
    # 显示预测结果
    pred_label = np.argmax(pred)
    cv2.putText(img, str(pred_label), (x, y-10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1, (0, 0, 255), 2)
# 显示结果图像
cv2.imshow('result', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

需要注意的是，这里的模型是针对特定的车牌数据集训练的，如果要应用到其他数据集上需要重新训练模型。此外，车牌检测还有很多细节需要处理，如车牌旋转、光照变化等问题，这里只是一个简单的示例。