请输出使用字符分割模块车牌的源码
时间: 2024-03-23 11:40:15 浏览: 17
好的,以下是使用字符分割模块对车牌进行识别的源码示例:
```python
import cv2
# 读入车牌图像
img = cv2.imread('car_plate.png')
# 转换为灰度图像
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 高斯滤波去除噪声
blur = cv2.GaussianBlur(gray, (5, 5), 0)
# 二值化
ret, thresh = cv2.threshold(blur, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY + cv2.THRESH_OTSU)
# 查找轮廓
contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
# 寻找车牌轮廓
plate_contour = None
for c in contours:
if cv2.contourArea(c) > 1000 and cv2.contourArea(c) < 5000:
x, y, w, h = cv2.boundingRect(c)
aspect_ratio = float(w) / h
if aspect_ratio > 2 and aspect_ratio < 5:
plate_contour = c
break
# 对车牌轮廓进行字符分割
if plate_contour is not None:
x, y, w, h = cv2.boundingRect(plate_contour)
plate_img = gray[y:y+h, x:x+w]
# 对车牌图像进行字符分割
chars = []
for i in range(7):
char_x = x + int(i * w / 7)
char_y = y
char_w = int(w / 7)
char_h = h
char_img = gray[char_y:char_y+char_h, char_x:char_x+char_w]
chars.append(char_img)
# 显示结果
cv2.imshow('plate', plate_img)
for i in range(7):
cv2.imshow('char%d' % i, chars[i])
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```
这段代码使用了 OpenCV 库对车牌图像进行处理和字符分割,具体步骤包括灰度化、高斯滤波、二值化、轮廓查找、车牌轮廓筛选、字符分割等。最终输出车牌图像和分割出的字符图像,可以进一步使用 OCR 技术识别字符。