python ocr 车牌识别代码

Python OCR车牌识别代码可以基于OpenCV和SVM实现，也可以调用百度AI提供的车牌识别接口。如果使用百度AI接口，需要先创建一个车牌识别的应用，获取API Key和Secret Key，并按照官方文档介绍的方式向API服务地址使用POST发送请求，带上参数access_token。识别结果可以通过words_result字典中的color和number获取车牌颜色和车牌号码。对于结果输出显示，可以包含读取图片名称、读取录入时间、识别车牌号码、识别车牌颜色、识别车牌所属地，并将数据信息导出本地存储。如果使用OpenCV和SVM实现，代码篇幅较长，可以私信博主获取源码。

相关问题

用python写车牌识别代码

当然可以！下面是一个使用Python和OpenCV库来实现车牌识别的简单示例代码：

import cv2
import numpy as np

# 加载车牌识别模型
net = cv2.dnn.readNet("path_to_model_weights", "path_to_model_config")

# 读取图像
image = cv2.imread("path_to_image")

# 调整图像大小
resized_image = cv2.resize(image, (416, 416))

# 标准化图像
blob = cv2.dnn.blobFromImage(resized_image, 1/255, (416, 416), swapRB=True, crop=False)

# 将图像输入模型进行推理
net.setInput(blob)
output_layers_names = net.getUnconnectedOutLayersNames()
layer_outputs = net.forward(output_layers_names)

# 获取车牌框
boxes = []
confidences = []
class_ids = []

for output in layer_outputs:
    for detection in output:
        scores = detection[5:]
        class_id = np.argmax(scores)
        confidence = scores[class_id]
        if confidence > 0.5 and class_id == 0:
            center_x = int(detection[0] * image.shape[1])
            center_y = int(detection[1] * image.shape[0])
            width = int(detection[2] * image.shape[1])
            height = int(detection[3] * image.shape[0])

            x = int(center_x - width / 2)
            y = int(center_y - height / 2)

            boxes.append([x, y, width, height])
            confidences.append(float(confidence))
            class_ids.append(class_id)

# 非极大值抑制
indexes = cv2.dnn.NMSBoxes(boxes, confidences, 0.5, 0.4)

# 绘制车牌框
font = cv2.FONT_HERSHEY_PLAIN
colors = np.random.uniform(0, 255, size=(len(boxes), 3))

for i in range(len(boxes)):
    if i in indexes:
        x, y, width, height = boxes[i]
        label = f"Plate {confidences[i]:.2f}"
        color = colors[i]
        cv2.rectangle(image, (x, y), (x + width, y + height), color, 2)
        cv2.putText(image, label, (x, y - 5), font, 1, color, 1)

# 显示结果图像
cv2.imshow("Result", image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

请注意，上述代码仅为示例，实际使用时需要替换`path_to_model_weights`和`path_to_model_config`为车牌识别模型的权重文件和配置文件的路径，以及`path_to_image`为待识别的图像路径。

此外，车牌识别是一个复杂的任务，以上代码只能实现简单的车牌定位和绘制车牌框，并不能实现车牌号码的识别。要实现车牌号码的识别，通常需要使用OCR（光学字符识别）模型。

基于Python的车牌识别完整代码

对于Python的车牌识别，你可以使用OpenCV和Tesseract库来完成。下面是一个基本的车牌识别的完整代码示例：

import cv2
import pytesseract

def recognize_license_plate(image_path):
    # 读取图像
    image = cv2.imread(image_path)

    # 将图像转换为灰度图
    gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

    # 进行图像预处理，例如去噪声和增强对比度
    processed_image = cv2.medianBlur(gray, 3)
    processed_image = cv2.threshold(processed_image, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY | cv2.THRESH_OTSU)[1]

    # 对图像进行车牌识别
    license_plate = pytesseract.image_to_string(processed_image, lang='eng', config='--psm 6')

    return license_plate

# 测试代码
image_path = 'path/to/your/image.jpg'
result = recognize_license_plate(image_path)
print(result)

这段代码使用了pytesseract库来进行OCR（光学字符识别）来识别车牌上的字符。请确保已经安装了OpenCV和pytesseract库，并且已经下载了英文的训练数据集。