python 中文车牌识别

在 Python 中实现中文车牌识别可以使用 OpenCV 库进行图像处理，并使用 Optical Character Recognition (OCR) 技术识别车牌上的文字。可以使用 Tesseract-OCR 库进行 OCR 文字识别，它是一个开源的 OCR 引擎，可以支持多种语言，包括中文。首先需要使用 OpenCV 处理图像，将车牌区域定位，然后对其进行裁剪，使用 Tesseract-OCR 进行识别即可。

相关问题

python车牌识别完整代码

好的，这里是一个使用Python和OpenCV实现车牌识别的完整代码示例。需要注意的是，这个代码示例只是一个简单的演示，实际应用中还需要进行优化和改进。

import cv2
import numpy as np
import pytesseract

# 设置pytesseract的语言和路径
pytesseract.pytesseract.tesseract_cmd = r'C:\Program Files\Tesseract-OCR\tesseract.exe'
tessdata_dir_config = r'--tessdata-dir "C:\Program Files\Tesseract-OCR\tessdata"'

# 调整图片大小
def resize_image(image):
    height, width = image.shape[:2]
    if height > 800 or width > 800:
        if height > width:
            scale = 800 / height
        else:
            scale = 800 / width
        image = cv2.resize(image, None, fx=scale, fy=scale, interpolation=cv2.INTER_AREA)
    return image

# 预处理图像
def preprocess_image(image):
    gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    blur = cv2.GaussianBlur(gray, (5, 5), 0)
    canny = cv2.Canny(blur, 100, 200)
    kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (3, 3))
    dilated = cv2.dilate(canny, kernel, iterations=1)
    return dilated

# 查找轮廓
def find_contours(image):
    contours, hierarchy = cv2.findContours(image, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
    contours = sorted(contours, key=cv2.contourArea, reverse=True)[:10]
    return contours

# 识别车牌号
def recognize_license_plate(image):
    image = resize_image(image)
    preprocessed = preprocess_image(image)
    contours = find_contours(preprocessed)

    for contour in contours:
        rect = cv2.minAreaRect(contour)
        box = cv2.boxPoints(rect)
        box = np.int0(box)
        width = int(rect[1][0])
        height = int(rect[1][1])
        if 200 < width < 800 and 50 < height < 150:
            roi = preprocessed[int(rect[0][1] - height/2):int(rect[0][1] + height/2), int(rect[0][0] - width/2):int(rect[0][0] + width/2)]
            license_plate = pytesseract.image_to_string(roi, lang='chi_sim', config=tessdata_dir_config)
            return license_plate.strip()

    return None

# 测试
if __name__ == '__main__':
    image_path = 'test.jpg'
    image = cv2.imread(image_path)
    plate_number = recognize_license_plate(image)
    if plate_number:
        print('车牌号为', plate_number)
    else:
        print('未识别到车牌号')

这个代码示例首先定义了一些图像处理函数，包括调整图片大小、预处理图像、查找轮廓等。然后定义了一个识别车牌号的函数，该函数使用OpenCV和pytesseract进行车牌号的识别。最后在测试代码中使用了这个识别函数来测试识别效果。需要注意的是，这个代码示例只适用于识别中文车牌号，如果需要识别英文车牌号，需要调整一些参数和配置。

python车牌识别库有哪些

Python车牌识别库有很多，以下是其中一些比较常用和流行的库：

1. OpenALPR：这是一个基于openCV的开源库，可以使用Python进行车牌识别。它提供了丰富的API和功能，可以识别多种车牌类型和字符。

2. EasyPR：这是一个基于openCV和SVM算法的库，可以用于中国车牌的识别和字符分割。它能够进行高效准确的车牌识别，具有较低的错误率。

3. HyperLPR：这是一个高性能的中文车牌识别库，基于深度学习技术和卷积神经网络。它支持识别多种车牌格式，具有较高的准确性和鲁棒性。

4. ALPR：这是一个商业化的车牌识别库，具有非常强大的识别能力和准确性。它支持全球范围内的车牌识别和字符识别，适用于各种场景和需求。

这些车牌识别库都是由不同的开发者和团队开发并维护的，每个库都有其自身的特点和优势。根据具体的需求和应用场景，选择合适的库进行车牌识别可以提高识别的准确性和稳定性。