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。

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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分析这段代码

这段代码是一个用于在图片上画出矩形框和添加文字的Python函数。

函数名为`drawRectBox`，参数包括要处理的图片`image`，矩形框的坐标`rect`，要添加的文字`addText`和字体`fontC`。

首先，通过`cv.rectangle`方法在图片上画出矩形框，其中`rect`参数是一个四元组，分别表示矩形框左上角和右下角的坐标，(0, 0, 255)表示线条颜色为红色，线宽为2。

然后，通过`cv.rectangle`方法在图片上画出一个矩形框，用于作为文字的背景，矩形框的左上角和右下角坐标分别为`(int(rect[0] - 1), int(rect[1]) - 16)`和`(int(rect[0] + 75), int(rect[1]))`，颜色为红色，填充颜色为红色，线宽为-1，表示填充整个矩形。

接着，通过`Image.fromarray`方法将图片转换为Image对象，再通过`ImageDraw.Draw`方法创建一个可以在图片上绘图的对象`draw`，通过`draw.text`方法在图片上添加文字，其中参数包括文字的坐标`(int(rect[0] + 1), int(rect[1] - 16))`、文字内容`addText`、文字颜色`(255, 255, 255)`和字体`fontC`。

最后，通过`np.array`方法将Image对象转换为numpy数组，并将其作为函数返回值返回。

这段代码可以用于在车牌识别等图像处理任务中，将识别结果在图片上标注出来，方便用户查看。

from hyperlpr import * # 导入OpenCV库 import cv2 as cv from PIL import Image, ImageDraw, ImageFont import numpy as np 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 image = cv.imread('./img/test3.jpeg') # 读取选择的图片 res_all = HyperLPR_plate_recognition(image) fontC = ImageFont.truetype("./Font/platech.ttf", 14, 0) res, confi, axes = res_all[0] image = drawRectBox(image, axes, res, fontC) cv.imshow('Stream', image) c = cv.waitKey(0) & 0xff

//只检测到电感3未检测到黑线
for(i=0;i<4;i++) //电机1正转，电机2反转
{
P0 = table[i];
IN1 = 0;
IN这是一段 Python 代码，用于从指定的图片中读取并识别车牌，并在图像上绘2 = 1;
IN3 = 1;
IN4 = 0;
ENA = 1;
EN制车牌的边框和标注文字。以下是代码的主要功能：

1. 导入必要的库和模B = 1;
delay(100);
}
break;
case 0x0c: //只检测块，如 HyperLPR、OpenCV、Pillow 和 NumPy。

2. 定义了一个 'drawRectBox' 函数，到电感4未检测到黑线
for(i=0;i<4;i++) //电机1反转，用于在图像上绘制车牌的边框和标注文字。

3. 读取指定的图片，并使用电机2正转
{
P0 = table[i];
IN1 = 1;
IN2 = 0 HyperLPR 库进行车牌识别。

4. 获取识别结果，包括车牌号码、置信度和车;
IN3 = 0;
IN4 = 1;
ENA = 1;
ENB = 1牌在图像中的位置。

5. 使用 'drawRectBox' 函数在图像上绘制车牌的边框和;
delay(100);
}
break;
case 0x0e: //只检测到电感5标注文字，并将处理后的图像显示出来。

6. 等待用户按下任意键，然后退出程序未检测到黑线
for(i=0;i<4;i++) //电机1反转，电机2正。

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，并且转
{
P0 = table[i];
IN1 = 1;
IN2 = 0;
IN3需要将字体文件 'platech.ttf' 放置在正确的位置。另外，您需要将指定的图片文件 ' = 0;
IN4 = 1;
ENA = 1;
ENB = 1;
delay(test3.jpeg' 放置在正确的位置。