def drawRectBox(image, rect, addText, fontC): cv.rectangle(image, (int(round(rect[0])), int(round(rect[1]))), (int(round(rect[2]) + 8), int(round(rect[3]) + 8)), (0, 0, 255), 2) cv.rectangle(image, (int(rect[0] - 1), int(rect[1]) - 16), (int(rect[0] + 75), int(rect[1])), (0, 0, 255), -1, cv.LINE_AA) img = Image.fromarray(image) draw = ImageDraw.Draw(img) draw.text((int(rect[0] + 1), int(rect[1] - 16)), addText, (255, 255, 255), font=fontC) imagex = np.array(img) return imagex capture = cv.VideoCapture("./img/车牌检测.mp4") # 读取视频文件 fontC = ImageFont.truetype("./Font/platech.ttf", 14, 0) # 字体，用于标注图片 i = 1 while (True): ref, frame = capture.read() if ref: i = i + 1 if i % 5 == 0: i = 0 res_all = HyperLPR_plate_recognition(frame) # 识别车牌 if len(res_all) > 0: res, confi, axes = res_all[0] # 获取结果 frame = drawRectBox(frame, axes, res, fontC) cv.imshow("num", frame) # 显示画面 if cv.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'): break # 退出 else: break

这是一段 Python 代码，用于从视频文件中读取帧并对车牌进行识别和标注。以下是代码的主要功能：

1. 导入必要的库和模块，如 OpenCV、HyperLPR、NumPy、Pillow 等。

2. 定义了一个 'drawRectBox' 函数，用于在图像上绘制车牌的边框和标注文字。

3. 读取视频文件并循环遍历其中的每一帧。

4. 每隔 5 帧进行一次车牌识别，并获取识别结果。

5. 如果识别结果不为空，则在当前帧上绘制车牌的边框和标注文字。

6. 显示处理后的帧，并等待用户按下 'q' 键退出程序。

请注意，要运行此代码，您需要先安装 HyperLPR 和其他必要的库和模块，并且需要将字体文件 'platech.ttf' 放置在正确的位置。