车牌识别 Python代码

车牌识别（LPR，License Plate Recognition）通常通过图像处理、计算机视觉以及机器学习算法来实现。在Python中，可以使用开源库如`pytesseract`结合Tesseract OCR引擎，加上一些专门针对车牌识别优化的库，如`alpr`（Automatic License Plate Reader）、`opencv`（用于图像预处理）等。

以下是一个简单的例子，展示如何使用`pytesseract`进行基本的字符识别：

import cv2
from pytesseract import pytesseract

def recognize_plate(image_path):
    # 读取图片
    image = cv2.imread(image_path)
    
    # 转为灰度图，并进行二值化处理
    gray_image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    _, binary_image = cv2.threshold(gray_image, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV + cv2.THRESH_OTSU)

    # 使用pytesseract进行OCR
    text = pytesseract.image_to_string(binary_image, lang='chi_sim')  # 使用简体中文语言模型

    return text

# 示例用法
image_path = 'your_license_plate_image.jpg'
plate_text = recognize_plate(image_path)
print(f"识别到的车牌号码: {plate_text}")

注意这只是一个基础版本，实际应用中可能需要更复杂的预处理步骤（例如去除噪声、二值化增强、分割字符等），以及对识别结果的后处理（如错误校正、匹配模板等）。