capture = cv.VideoCapture("./车牌检测.mp4") # 读取视频文件 fontC = ImageFont.truetype("./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
时间: 2024-02-14 20:22:44 浏览: 30
这段代码是一个使用HyperLPR在视频中识别车牌并在视频帧上标注识别结果的Python代码。
首先通过`cv.VideoCapture`方法读取一个名为"车牌检测.mp4"的视频文件,并将其存储到`capture`变量中。
接着通过`ImageFont.truetype`方法加载一个名为"platech.ttf"的字体,用于在图片上标注识别结果,其中字体大小为14。
然后使用一个循环不断读取视频帧,直到视频结束或用户主动退出。通过`capture.read()`方法读取视频帧,将视频帧存储到`frame`变量中。
然后通过判断条件`i % 5 == 0`,控制每5帧进行一次车牌识别,避免每一帧都进行车牌识别,降低程序的运行效率。
接着通过`HyperLPR_plate_recognition`方法对`frame`中的车牌进行识别,将结果存储到`res_all`变量中。
然后通过判断`len(res_all)`是否大于0,判断是否有车牌被识别出来。如果有车牌被识别出来,就获取第一个车牌的识别结果和置信度,以及车牌在视频帧中的位置。
然后通过调用`drawRectBox`函数,在视频帧上画出矩形框和添加识别结果文字,最后将视频帧显示在窗口中。
最后通过`cv.waitKey`方法等待用户按下键盘上的"q"键,然后通过`& 0xFF`将按键的值转换为8位整数,保证代码在不同平台上的兼容性。
这段代码可以用于在Python中对视频中的车牌进行识别和标注,方便用户快速了解车牌信息。需要注意的是,车牌识别的准确性受到很多因素的影响,如光照、角度、遮挡等,识别结果也可能存在误差。