python中使用opencv算法实现车牌检测
时间: 2023-10-11 08:14:31 浏览: 45
以下是Python中使用OpenCV算法实现车牌检测的基本流程:
1. 导入必要的库和模块:
```python
import cv2
import numpy as np
```
2. 读取图片并进行图像预处理:
```python
# 读取图片
img = cv2.imread('car.jpg')
# 灰度化
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 高斯模糊
blur = cv2.GaussianBlur(gray, (5, 5), 0)
# 边缘检测
edges = cv2.Canny(blur, 50, 150)
```
3. 进行轮廓检测,并筛选出符合条件的轮廓:
```python
# 轮廓检测
contours, hierarchy = cv2.findContours(edges, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
# 筛选符合条件的轮廓
for contour in contours:
x, y, w, h = cv2.boundingRect(contour)
if w > 50 and h > 20 and w < 200 and h < 100:
cv2.rectangle(img, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 2)
```
4. 显示结果:
```python
cv2.imshow('result', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```
完整代码如下:
```python
import cv2
import numpy as np
# 读取图片
img = cv2.imread('car.jpg')
# 灰度化
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 高斯模糊
blur = cv2.GaussianBlur(gray, (5, 5), 0)
# 边缘检测
edges = cv2.Canny(blur, 50, 150)
# 轮廓检测
contours, hierarchy = cv2.findContours(edges, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
# 筛选符合条件的轮廓
for contour in contours:
x, y, w, h = cv2.boundingRect(contour)
if w > 50 and h > 20 and w < 200 and h < 100:
cv2.rectangle(img, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 2)
# 显示结果
cv2.imshow('result', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```
注意,此代码只是一个简单的车牌检测示例,实际应用中需要结合具体情况进行调整和优化。例如,可以根据车牌的特征进行更精确的筛选,或者使用机器学习等方法进行车牌识别。