opencv 車牌模糊化

以下是使用Python-OpenCV对车牌进行模糊化的步骤：

1. 导入必要的库和模块

import cv2
import numpy as np

2. 读取车牌图像

img = cv2.imread('car_plate.jpg')

3. 对图像进行灰度化处理

gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

4. 对灰度图像进行二值化处理

ret, binary = cv2.threshold(gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)

5. 对二值化图像进行模糊化处理

blur = cv2.GaussianBlur(binary, (15, 15), 0)

6. 显示模糊化后的图像

cv2.imshow('Blur Image', blur)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

在上述代码中，我们使用了高斯模糊函数`cv2.GaussianBlur()`对二值化图像进行模糊化处理。该函数的第一个参数是输入图像，第二个参数是高斯核的大小，第三个参数是标准差，可以设置为0。在这里，我们将高斯核的大小设置为(15, 15)。

相关问题

用opencv车牌识别

OpenCV是一个开源的计算机视觉库，提供了丰富的图像处理和计算机视觉算法。在车牌识别中，OpenCV可以用于图像预处理、车牌定位、字符分割和字符识别等步骤。

以下是一个基本的车牌识别流程：
1. 图像预处理：使用OpenCV的图像处理函数对原始图像进行预处理，例如灰度化、高斯模糊、边缘检测等操作，以提高后续步骤的准确性。
2. 车牌定位：通过OpenCV的边缘检测、形态学操作等方法，找到图像中可能存在的车牌区域。
3. 字符分割：将车牌区域中的字符进行分割，可以使用OpenCV的轮廓检测、投影法等方法。
4. 字符识别：对分割得到的字符进行识别，可以使用机器学习算法（如SVM、KNN）或深度学习算法（如CNN）进行训练和识别。

opencv车牌识别代码

以下是一个基于OpenCV的车牌识别代码示例，包含车牌定位、字符分割和字符识别三个部分：

import cv2
import numpy as np

# 车牌定位
def locate_car_plate(img):
    # 预处理：灰度化、高斯模糊、边缘检测
    gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    blurred = cv2.GaussianBlur(gray, (5, 5), 0)
    edged = cv2.Canny(blurred, 100, 200)

    # 车牌定位：颜色过滤、形态学变换
    hsv = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2HSV)
    lower_blue = np.array([100, 50, 50])
    upper_blue = np.array([140, 255, 255])
    mask = cv2.inRange(hsv, lower_blue, upper_blue)
    kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (17, 5))
    closed = cv2.morphologyEx(mask, cv2.MORPH_CLOSE, kernel)
    opened = cv2.morphologyEx(closed, cv2.MORPH_OPEN, kernel)
    contours, hierarchy = cv2.findContours(opened, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

    # 找到最大的轮廓
    maxContour = None
    maxArea = 0
    for contour in contours:
        area = cv2.contourArea(contour)
        if area > maxArea:
            maxArea = area
            maxContour = contour

    # 找到包含车牌的最小矩形
    rect = cv2.minAreaRect(maxContour)
    box = np.int0(cv2.boxPoints(rect))

    return box

# 字符分割
def segment_characters(img):
    # 预处理：灰度化、二值化、去噪
    gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    _, binary = cv2.threshold(gray, 150, 255, cv2.THRESH_BINARY)
    kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (3, 3))
    opened = cv2.morphologyEx(binary, cv2.MORPH_OPEN, kernel)

    # 字符分割：垂直投影
    h, w = opened.shape[:2]
    x_axis = np.sum(opened, axis=0)
    x_axis = x_axis / h
    x_axis = np.uint8(x_axis)
    x_axis = cv2.resize(x_axis, (w, 1))
    _, x_axis = cv2.threshold(x_axis, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY + cv2.THRESH_OTSU)

    contours, hierarchy = cv2.findContours(x_axis, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

    # 分割出每个字符
    boxes = []
    for contour in contours:
        x, y, w, h = cv2.boundingRect(contour)
        if w > h and w > 10 and h > 20:
            boxes.append([x, y, w, h])

    # 对字符按照位置进行排序
    boxes = sorted(boxes, key=lambda x: x[0])

    return boxes

# 字符识别
def recognize_characters(img, boxes, model):
    result = ""
    for box in boxes:
        x, y, w, h = box
        char_img = img[y:y + h, x:x + w]
        char_img = cv2.resize(char_img, (20, 20))
        char_img = char_img.reshape((1, -1))
        char_img = np.float32(char_img)
        _, result_, _, _ = model.predict(char_img)
        result += str(chr(int(result_[0][0])))

    return result

# 主函数
if __name__ == "__main__":
    # 加载模型
    model = cv2.ml.KNearest_create()
    model.load("knn_model.xml")

    # 加载图片
    img = cv2.imread("car_plate.jpg")

    # 定位车牌
    box = locate_car_plate(img)
    cv2.drawContours(img, [box], -1, (0, 255, 0), 2)

    # 分割字符
    x, y, w, h = cv2.boundingRect(box)
    plate_img = img[y:y + h, x:x + w]
    boxes = segment_characters(plate_img)

    # 识别字符
    result = recognize_characters(plate_img, boxes, model)

    # 显示结果
    cv2.imshow("Image", img)
    print("车牌号码：", result)
    cv2.waitKey(0)

需要注意的是，这里使用了KNN模型进行字符识别，需要在运行代码之前训练好模型并保存为XML文件。具体训练过程可以参考OpenCV官方文档。