from hyperlpr import * # 导入OpenCV库 import cv2 as cv from PIL import Image, ImageDraw, ImageFont import numpy as np def drawRectBox(image, rect, addText, fontC): cv.rectangle(image, (int(round(rect[0])), int(round(rect[1]))), (int(round(rect[2]) + 8), int(round(rect[3]) + 8)), (0, 0, 255), 2) cv.rectangle(image, (int(rect[0] - 1), int(rect[1]) - 16), (int(rect[0] + 75), int(rect[1])), (0, 0, 255), -1, cv.LINE_AA) img = Image.fromarray(image) draw = ImageDraw.Draw(img) draw.text((int(rect[0] + 1), int(rect[1] - 16)), addText, (255, 255, 255), font=fontC) imagex = np.array(img) return imagex image = cv.imread('./img/test3.jpeg') # 读取选择的图片 res_all = HyperLPR_plate_recognition(image) fontC = ImageFont.truetype("./Font/platech.ttf", 14, 0) res, confi, axes = res_all[0] image = drawRectBox(image, axes, res, fontC) cv.imshow('Stream', image) c = cv.waitKey(0) & 0xff
时间: 2024-01-03 07:05:16 浏览: 22
//只检测到电感3未检测到黑线
for(i=0;i<4;i++) //电机1正转,电机2反转
{
P0 = table[i];
IN1 = 0;
IN这是一段 Python 代码,用于从指定的图片中读取并识别车牌,并在图像上绘2 = 1;
IN3 = 1;
IN4 = 0;
ENA = 1;
EN制车牌的边框和标注文字。以下是代码的主要功能:
1. 导入必要的库和模B = 1;
delay(100);
}
break;
case 0x0c: //只检测块,如 HyperLPR、OpenCV、Pillow 和 NumPy。
2. 定义了一个 'drawRectBox' 函数,到电感4未检测到黑线
for(i=0;i<4;i++) //电机1反转,用于在图像上绘制车牌的边框和标注文字。
3. 读取指定的图片,并使用电机2正转
{
P0 = table[i];
IN1 = 1;
IN2 = 0 HyperLPR 库进行车牌识别。
4. 获取识别结果,包括车牌号码、置信度和车;
IN3 = 0;
IN4 = 1;
ENA = 1;
ENB = 1牌在图像中的位置。
5. 使用 'drawRectBox' 函数在图像上绘制车牌的边框和;
delay(100);
}
break;
case 0x0e: //只检测到电感5标注文字,并将处理后的图像显示出来。
6. 等待用户按下任意键,然后退出程序未检测到黑线
for(i=0;i<4;i++) //电机1反转,电机2正。
请注意,要运行此代码,您需要先安装 HyperLPR 和其他必要的库和模块,并且转
{
P0 = table[i];
IN1 = 1;
IN2 = 0;
IN3需要将字体文件 'platech.ttf' 放置在正确的位置。另外,您需要将指定的图片文件 ' = 0;
IN4 = 1;
ENA = 1;
ENB = 1;
delay(test3.jpeg' 放置在正确的位置。