写一个基于OpenCV的车牌识别代码
时间: 2023-10-13 14:07:49 浏览: 85
好的,关于车牌识别的代码,我可以给您提供一个基于OpenCV的Python示例代码,具体如下所示:
```
import cv2
import numpy as np
# 加载图像
img = cv2.imread('car.jpg')
# 转换为灰度图像
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 进行高斯滤波
blur = cv2.GaussianBlur(gray, (5, 5), 0)
# 进行边缘检测
edges = cv2.Canny(blur, 100, 200)
# 进行膨胀操作
dilate_kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (3, 3))
dilate = cv2.dilate(edges, dilate_kernel)
# 寻找轮廓
contours, _ = cv2.findContours(dilate, cv2.RETR_LIST, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
# 遍历轮廓列表,筛选符合条件的矩形
plates = []
for c in contours:
area = cv2.contourArea(c)
x, y, w, h = cv2.boundingRect(c)
aspect_ratio = w / h
if (area > 500 and aspect_ratio > 2 and aspect_ratio < 6):
plates.append(c)
# 显示结果并保存图像
cv2.drawContours(img, plates, -1, (0, 255, 0), 2)
cv2.imshow('result', img)
cv2.imwrite('result.jpg', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```
在这个示例代码中,我们首先使用OpenCV对图像进行了预处理,包括将图像转换为灰度图像并进行高斯滤波、边缘检测、膨胀操作等。然后,我们通过寻找轮廓来筛选符合条件的车牌矩形,并在原图中用绿色边框绘制出来。最后,我们将结果显示出来并保存图像。
当然,这只是一个简单的示例,车牌识别涉及到的问题比较复杂,例如字符分割、字符识别等都需要进行更加细致的处理和算法设计。以上代码只是为了示范OpenCV的基本用法,希望对您有所帮助。