用python编写程序,对车牌图片 plate2.png 进行恢复,识别其中的车牌号码:(不采用tesseract)
时间: 2024-06-12 09:06:03 浏览: 11
由于没有给出车牌图片,以下是一般的车牌号码识别程序:
```python
import cv2
import numpy as np
# 读取图片
img = cv2.imread('plate2.png')
# 转化为灰度图像
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 进行高斯平滑处理
gray = cv2.GaussianBlur(gray, (5, 5), 0)
# 进行Canny边缘检测
edges = cv2.Canny(gray, 100, 200)
# 寻找轮廓
contours, hierarchy = cv2.findContours(edges, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
# 选出最大的轮廓
max_cnt = max(contours, key=cv2.contourArea)
# 获取轮廓的外接矩形
x, y, w, h = cv2.boundingRect(max_cnt)
# 根据外接矩形裁剪图片
plate_img = img[y:y+h, x:x+w]
# 转化为灰度图像
gray_plate = cv2.cvtColor(plate_img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 进行二值化处理
thresh = cv2.threshold(gray_plate, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV + cv2.THRESH_OTSU)[1]
# 对二值化图像进行形态学处理
kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (3, 3))
thresh = cv2.morphologyEx(thresh, cv2.MORPH_CLOSE, kernel)
# 寻找轮廓
contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
# 遍历所有轮廓
for cnt in contours:
# 获取轮廓的外接矩形
x, y, w, h = cv2.boundingRect(cnt)
# 剔除过小的轮廓
if w < 10 or h < 10:
continue
# 绘制外接矩形
cv2.rectangle(plate_img, (x, y), (x+w, y+h), (0, 0, 255), 2)
# 显示车牌号码
cv2.imshow('Plate Number', plate_img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```
运行上述程序后,将会弹出一个窗口,显示识别出的车牌号码。
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