车牌图片膨胀腐蚀python代码

以下是车牌图片膨胀腐蚀的Python代码示例：

import cv2
import numpy as np

# 读取图片
img = cv2.imread('car_plate.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

# 定义膨胀和腐蚀的核
kernel = np.ones((5,5), np.uint8)

# 膨胀处理
dilation = cv2.dilate(img, kernel, iterations=1)

# 腐蚀处理
erosion = cv2.erode(img, kernel, iterations=1)

# 显示原图和处理后的图像
cv2.imshow('Original Image', img)
cv2.imshow('Dilation Image', dilation)
cv2.imshow('Erosion Image', erosion)

cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

在上述代码中，使用了OpenCV库中的`cv2.dilate()`函数和`cv2.erode()`函数进行图像膨胀和腐蚀处理。其中，`kernel`参数是定义的核，`iterations`参数是膨胀或腐蚀的次数。最后使用`cv2.imshow()`函数显示原图和处理后的图像。

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opencv车牌识别python完整全面代码

以下是一份OpenCV车牌识别的Python完整代码。请注意，这只是一个基本示例，您可能需要根据您的具体需求进行更改和优化。

import cv2
import numpy as np

# 车牌识别函数
def plate_recognition(image):
    # 图像灰度化
    gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

    # 高斯滤波
    blur = cv2.GaussianBlur(gray, (5, 5), 0)

    # Sobel算子处理
    sobel = cv2.Sobel(blur, cv2.CV_8U, 1, 0, ksize=3)

    # 二值化处理
    ret, binary = cv2.threshold(sobel, 0, 255, cv2.THRESH_OTSU + cv2.THRESH_BINARY)

    # 膨胀和腐蚀操作
    element1 = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (30, 9))
    element2 = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (24, 6))

    dilation = cv2.dilate(binary, element2, iterations=1)
    erosion = cv2.erode(dilation, element1, iterations=1)
    dilation2 = cv2.dilate(erosion, element2, iterations=3)

    # 查找轮廓
    contours, hierarchy = cv2.findContours(dilation2, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

    # 筛选车牌轮廓
    car_plate = None
    for i in range(len(contours)):
        cnt = contours[i]
        area = cv2.contourArea(cnt)

        # 面积筛选
        if area < 2000 or area > 50000:
            continue

        # 轮廓近似
        approx = cv2.approxPolyDP(cnt, 4, True)

        # 判断是否为矩形
        if len(approx) != 4:
            continue

        # 判断矩形边长比例是否符合要求
        x, y, w, h = cv2.boundingRect(cnt)
        ratio = float(w) / float(h)
        if ratio > 8 or ratio < 2:
            continue

        # 符合要求的轮廓
        car_plate = cnt
        break

    if car_plate is None:
        return None

    # 提取车牌图像
    x, y, w, h = cv2.boundingRect(car_plate)
    car_plate_image = image[y:y+h, x:x+w]

    return car_plate_image

# 读取图像
image = cv2.imread('car.jpg')

# 车牌识别
car_plate_image = plate_recognition(image)

# 显示结果
cv2.imshow('Image', image)
cv2.imshow('Car Plate', car_plate_image)
cv2.waitKey(0)

在运行此代码之前，请将示例图像保存为“car.jpg”并将其放入与代码相同的目录中。运行代码后，您将看到原始图像和提取的车牌图像。

python 识别车牌号码案例代码

以下是一个基于OpenCV和Tesseract OCR的Python代码示例，用于识别车牌号码：

import cv2
import pytesseract

# 读取图像
img = cv2.imread('car_plate.jpg')

# 转换为灰度图像
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 对图像进行二值化处理
thresh = cv2.threshold(gray, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV + cv2.THRESH_OTSU)[1]

# 对图像进行腐蚀和膨胀操作，以去除噪声
kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (3, 3))
thresh = cv2.erode(thresh, kernel, iterations=1)
thresh = cv2.dilate(thresh, kernel, iterations=1)

# 使用Tesseract OCR进行识别
config = r'--oem 3 --psm 6'
text = pytesseract.image_to_string(thresh, config=config)

# 输出识别结果
print('车牌号码：', text)

请注意，这只是一个简单的示例代码，实际上车牌识别是一个非常复杂的问题，需要考虑到各种不同的情况和场景，例如光照、角度、遮挡等。