python opencv车牌识别
时间: 2023-08-25 09:05:55 浏览: 95
车牌识别是计算机视觉领域的一个重要应用,可以应用于交通管理、安防监控、智能停车等领域。Python和OpenCV是常用的图像处理工具,在车牌识别方面也得到了广泛应用。
以下是一个基本的车牌识别流程:
1. 图像预处理:首先需要对原始图像进行预处理,包括图像灰度化、二值化、滤波等操作。
2. 车牌定位:在图像中找到车牌的位置,可以使用基于颜色、形状、轮廓等特征的方法。
3. 车牌字符分割:将车牌中的字符分割出来,可以使用基于投影、边缘、连通区域等方法。
4. 字符识别:对分割出的字符进行识别,可以使用基于模板匹配、神经网络、深度学习等方法。
下面是一个示例代码实现:
```python
import cv2
import numpy as np
# 图像预处理函数
def preprocess(img):
# 灰度化
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 二值化
_, thresh = cv2.threshold(gray, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV+cv2.THRESH_OTSU)
# 腐蚀和膨胀
kernel = np.ones((3,3), np.uint8)
opening = cv2.morphologyEx(thresh, cv2.MORPH_OPEN, kernel, iterations=1)
return opening
# 车牌定位函数
def locate_plate(img):
# 颜色过滤
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)
# 形态学处理
kernel = np.ones((3,3), np.uint8)
opening = cv2.morphologyEx(mask, cv2.MORPH_OPEN, kernel, iterations=1)
# 轮廓检测
contours, _ = cv2.findContours(opening, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
contours = sorted(contours, key=lambda c: cv2.contourArea(c), reverse=True) # 面积排序
for contour in contours:
# 外接矩形
rect = cv2.boundingRect(contour)
x, y, w, h = rect
if w/h > 2 and w/h < 5 and w/img.shape[1] > 0.1 and h/img.shape[0] > 0.1:
return rect
return None
# 字符分割函数
def segment_chars(img):
# 投影法
hist = np.sum(img, axis=0)
index = np.where(hist > 0)[0]
char_borders = np.split(index, np.where(np.diff(index) > 1)[0]+1)
# 过滤无用字符
char_rects = []
for border in char_borders:
if len(border) > img.shape[0]*0.02:
x_min, x_max = border[0], border[-1]
y_min, y_max = 0, img.shape[0]-1
char_rects.append((x_min, y_min, x_max-x_min+1, y_max-y_min+1))
return char_rects
# 字符识别函数
def recognize_chars(img, char_rects):
chars = []
for rect in char_rects:
x, y, w, h = rect
char_img = img[y:y+h, x:x+w]
char_img = cv2.resize(char_img, (20, 40))
char_img = cv2.cvtColor(char_img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
char_img = cv2.threshold(char_img, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY+cv2.THRESH_OTSU)[1]
chars.append(char_img)
# TODO: 字符识别
return chars
# 主函数
if __name__ == '__main__':
img = cv2.imread('car.jpg')
img_preprocessed = preprocess(img)
plate_rect = locate_plate(img)
if plate_rect is not None:
x, y, w, h = plate_rect
plate_img = img_preprocessed[y:y+h, x:x+w]
char_rects = segment_chars(plate_img)
if len(char_rects) > 0:
chars = recognize_chars(plate_img, char_rects)
for i, char_img in enumerate(chars):
cv2.imshow(f'char{i}', char_img)
cv2.imshow('img', img)
cv2.waitKey()
cv2.destroyAllWindows()
```
这个示例代码仅仅是一个简单的框架,需要根据实际情况进行改进和优化。另外,字符识别部分需要使用训练好的模型或算法,这里暂时没有具体实现。