opencv传统图像处理实现车牌字符识别的代码

以下是一个基于传统图像处理方法的车牌字符识别示例代码：

import cv2
import numpy as np

# 加载字符模板
template_images = []
for i in range(10):
    template_image = cv2.imread(f'template_{i}.jpg', 0)
    template_images.append(template_image)

# 读取车牌图像
plate_image = cv2.imread('plate_image.jpg', 0)

# 预处理车牌图像
_, plate_image = cv2.threshold(plate_image, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV + cv2.THRESH_OTSU)
plate_image = cv2.medianBlur(plate_image, 3)

# 字符分割
contours, _ = cv2.findContours(plate_image, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

characters = []
for contour in contours:
    # 忽略过小的轮廓
    if cv2.contourArea(contour) < 100:
        continue
    
    # 获取字符区域的矩形框坐标
    x, y, w, h = cv2.boundingRect(contour)
    
    # 提取字符图像
    character_roi = plate_image[y:y+h, x:x+w]
    
    # 调整字符图像大小为模板大小
    character_roi = cv2.resize(character_roi, (template_images[0].shape[1], template_images[0].shape[0]))
    
    # 字符匹配
    scores = []
    for template in template_images:
        score = cv2.matchTemplate(character_roi, template, cv2.TM_CCOEFF_NORMED)
        scores.append(score)
    
    # 获取最佳匹配字符
    best_match_index = np.argmax(scores)
    character = str(best_match_index)
    
    characters.append(character)

# 输出识别结果
plate_number = ''.join(characters)
print("车牌号码：", plate_number)

在代码中，首先加载字符模板图像，它们包含了数字0到9的样本字符图像。然后读取待识别的车牌图像，并进行预处理操作，例如二值化和中值滤波。接下来，使用`findContours`函数找到字符的轮廓，并遍历每个字符轮廓。对于每个字符区域，首先调整大小为模板大小，然后使用`matchTemplate`函数与所有模板进行匹配得分计算。最后，根据得分选择最佳匹配字符，并将其存储在结果中。

请注意，上述代码仅用于演示目的，实际应用中可能需要根据具体情况进行调整和优化。此外，传统图像处理方法在复杂场景下的效果可能不如基于深度学习的方法。因此，对于更高精度和鲁棒性的车牌字符识别任务，建议使用基于深度学习的方法。