opencv车牌识别
时间: 2023-06-28 18:06:09 浏览: 51
OpenCV 车牌识别可以通过以下步骤实现:
1. 预处理:对车牌图像进行预处理,包括灰度化、二值化、去噪等操作。
2. 车牌定位:通过图像处理技术,确定车牌在图像中的位置。
3. 字符分割:将车牌中的字符进行分割,得到每个字符的图像。
4. 字符识别:利用机器学习或深度学习算法,对每个字符进行识别。
以下是一个简单的示例代码:
```python
import cv2
import numpy as np
# 读取图像
img = cv2.imread('car_plate.jpg')
# 灰度化
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 二值化
ret, thresh = cv2.threshold(gray, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV + cv2.THRESH_OTSU)
# 去噪
kernel = np.ones((3, 3), np.uint8)
opening = cv2.morphologyEx(thresh, cv2.MORPH_OPEN, kernel, iterations=2)
# 车牌定位
contours, hierarchy = cv2.findContours(opening, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
cnts = sorted([(c, cv2.boundingRect(c)[0]) for c in contours], key=lambda x: x[1])
plate = None
for (c, _) in cnts:
(x, y, w, h) = cv2.boundingRect(c)
ratio = h / w
if 1.5 <= ratio <= 3.5:
plate = thresh[y:y + h, x:x + w]
break
# 字符分割
char_list = []
contours, hierarchy = cv2.findContours(plate, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
for c in contours:
(x, y, w, h) = cv2.boundingRect(c)
ratio = h / w
if 0.8 <= ratio <= 2.5:
if h / plate.shape[0] >= 0.4:
char_list.append((x, y, w, h))
# 字符排序
char_list = sorted(char_list, key=lambda x: x[0])
# 字符识别
model = cv2.ml.SVM_load('svm.xml')
plate_str = ''
for i, (x, y, w, h) in enumerate(char_list):
char_img = plate[y:y + h, x:x + w]
char_img = cv2.resize(char_img, (30, 30))
_, char_img = cv2.threshold(char_img, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY + cv2.THRESH_OTSU)
feature = char_img.reshape(-1)
result = model.predict(np.array([feature], dtype=np.float32))[1]
plate_str += chr(result[0][0])
# 输出识别结果
print('车牌号码:', plate_str)
```
需要注意的是,该代码中的字符识别使用了 SVM 算法,需要先训练好 SVM 分类器并将其保存为 xml 文件。