opencv(1)提取车牌位置,将车牌从图中分割出来; (2)车牌字符的分割; (3)通过模版匹配识别字符; (4)将结果绘制在图片上显示出来。
时间: 2024-01-12 19:03:25 浏览: 29
以下是利用OpenCV实现车牌识别的代码,实现了车牌位置提取、车牌分割、字符分割、模板匹配以及结果绘制等功能:
```python
import cv2
import numpy as np
# 读取图片
img = cv2.imread('car.jpg')
# 将图像转换为灰度图
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 运用高斯滤波平滑图像
blur = cv2.GaussianBlur(gray, (5, 5), 0)
# 进行图像二值化
thresh = cv2.threshold(blur, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV + cv2.THRESH_OTSU)[1]
# 找到图像中所有的轮廓
contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh.copy(), cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
# 找到所有矩形轮廓
rects = [cv2.boundingRect(contour) for contour in contours]
# 筛选出符合条件的矩形轮廓
plates = []
for rect in rects:
x, y, w, h = rect
if 0.8 <= w / h <= 4 and 1000 <= w * h <= 8000:
plates.append(rect)
# 对车牌进行排序
plates = sorted(plates, key=lambda x: x[0])
# 读取字符模板
templates = []
for i in range(10):
template = cv2.imread(f'{i}.jpg', 0)
templates.append(template)
# 遍历所有车牌
for plate in plates:
x, y, w, h = plate
# 对车牌进行处理,提高字符识别率
plate_roi = gray[y:y+h, x:x+w]
kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (3, 3))
plate_roi = cv2.erode(plate_roi, kernel)
# 对字符进行分割
chars = []
for i in range(7):
char = plate_roi[:, int(i * w/7):int((i+1)*w/7)]
chars.append(char)
# 对每个字符进行模板匹配
results = []
for char in chars:
match_results = []
for template in templates:
res = cv2.matchTemplate(char, template, cv2.TM_CCOEFF_NORMED)
match_results.append(res)
results.append(match_results)
# 对每个字符识别结果进行排序
results = [sorted(r, reverse=True)[0] for r in results]
# 将识别结果绘制在图片上
chars_result = [str(np.argmax(r)) for r in results]
cv2.rectangle(img, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 2)
cv2.putText(img, ''.join(chars_result), (x, y - 10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1, (0, 0, 255), 2)
# 显示结果
cv2.imshow('result', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```
该代码首先读入一张车辆图片,对其进行灰度处理、高斯滤波和二值化等操作,然后找到图像中的所有轮廓,对符合条件的矩形轮廓进行筛选,找到车牌位置。
接着读入字符模板,对每个车牌进行字符分割,将分割后的字符与字符模板进行模板匹配,得到每个字符识别结果,并对识别结果进行排序,最后将结果绘制在图片上并显示出来。
需要注意的是,该代码中的字符模板是预先准备好的,需要根据具体情况进行调整。此外,字符分割和模板匹配等步骤也需要根据具体情况进行调整和优化。
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