用python代码写一个opencv方法定位车牌定位
时间: 2023-06-07 07:07:18 浏览: 51
可以使用如下代码来定位车牌:
```python
import cv2
# 读取图片
img = cv2.imread('car.jpg')
# 灰度化
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 进行高斯模糊处理
blur = cv2.GaussianBlur(gray, (5, 5), 0)
# 边缘检测
edges = cv2.Canny(blur, 50, 150)
# 查找轮廓
contours, _ = cv2.findContours(edges, cv2.RETR_LIST, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
# 定位车牌
for contour in contours:
x, y, w, h = cv2.boundingRect(contour)
if 200 < w < 500 and 50 < h < 150:
cv2.rectangle(img, (x, y), (x+w, y+h), (255, 0, 0), 2)
break
# 显示图片
cv2.imshow('image', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```
请注意,以上代码仅供参考,实际应用中还需要根据具体情况进行调整。
相关问题
python和opencv车牌定位代码
以下是使用Python和OpenCV实现车牌定位的代码示例:
```python
import cv2
# 加载图像
img = cv2.imread('car.jpg')
# 转换为灰度图像
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 高斯滤波
blur = cv2.GaussianBlur(gray, (5, 5), 0)
# 边缘检测
edges = cv2.Canny(blur, 100, 200)
# 车牌区域定位
contours, hierarchy = cv2.findContours(edges, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
for cnt in contours:
area = cv2.contourArea(cnt)
if 1000 < area < 50000:
x, y, w, h = cv2.boundingRect(cnt)
aspect_ratio = float(w) / h
if 2.5 < aspect_ratio < 5:
cv2.rectangle(img, (x, y), (x + w, y + h), (0, 0, 255), 2)
# 显示图像
cv2.imshow('Plate Detection', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```
上述代码首先加载车辆图像,然后将其转换为灰度图像并进行高斯滤波和边缘检测。接下来,使用`cv2.findContours`函数查找图像中的轮廓,并使用`cv2.boundingRect`函数计算每个轮廓的边界框。最后,通过筛选符合车牌比例的边框来确定车牌的位置,并在图像上标记出来。
需要注意的是,此代码示例仅适用于简单场景,对于复杂场景的车牌定位,需要使用更加先进的算法和技术。
车牌定位基于opencv,用python代码表示
下面是基于OpenCV和Python的车牌定位代码示例:
```python
import cv2
# 读取图片
img = cv2.imread("car.jpg")
# 转为灰度图
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 进行高斯模糊
blur = cv2.GaussianBlur(gray, (5, 5), 0)
# 进行Canny边缘检测
edges = cv2.Canny(blur, 150, 200)
# 进行膨胀运算
kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (3, 3))
dilate = cv2.dilate(edges, kernel)
# 查找轮廓
contours, hierarchy = cv2.findContours(dilate, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_NONE)
# 保存符合条件的轮廓
plates = []
for contour in contours:
# 检查轮廓面积是否符合条件,该值可以根据实际情况进行调整
area = cv2.contourArea(contour)
if area > 1000 and area < 5000:
# 将符合条件的轮廓保存起来
plates.append(contour)
# 画出符合条件的车牌轮廓
cv2.drawContours(img, plates, -1, (0, 0, 255), 2)
# 显示结果
cv2.imshow("Image", img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```
这段代码实现了以下操作:
1. 读取图片并转为灰度图
2. 进行高斯模糊、Canny边缘检测和膨胀运算,以便更容易检测出符合条件的轮廓
3. 查找所有轮廓,并筛选出符合条件的车牌轮廓
4. 画出所有符合条件的车牌轮廓
注意,这段代码仅仅是一个示例,实际应用时需要根据实际情况进行调整,例如调整轮廓面积、Canny边缘检测的参数等。
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