车牌号码识别python
时间: 2023-08-16 17:09:23 浏览: 51
车牌号码识别是计算机视觉中的一个重要应用之一。在python中,可以使用OpenCV库和Tesseract OCR引擎来进行车牌号码识别。以下是一个基本的车牌号码识别代码示例:
```python
import cv2
import pytesseract
# 读取图像
img = cv2.imread("car.jpg")
# 转换为灰度图像
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 对图像进行预处理
gray = cv2.bilateralFilter(gray, 11, 17, 17)
edged = cv2.Canny(gray, 30, 200)
# 查找轮廓
contours, _ = cv2.findContours(edged.copy(), cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
contours = sorted(contours, key=cv2.contourArea, reverse=True)[:10]
screenCnt = None
# 查找车牌区域
for c in contours:
peri = cv2.arcLength(c, True)
approx = cv2.approxPolyDP(c, 0.018 * peri, True)
if len(approx) == 4:
screenCnt = approx
break
# 从原图像中提取车牌区域
if screenCnt is not None:
mask = np.zeros(gray.shape, np.uint8)
cv2.drawContours(mask, [screenCnt], 0, 255, -1)
mask = cv2.bitwise_and(img, img, mask=mask)
plate = cv2.cvtColor(mask, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# OCR识别车牌号码
text = pytesseract.image_to_string(plate, config='-c tessedit_char_whitelist=ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ0123456789')
print("车牌号码为:", text)
```
在以上代码中,首先通过 `cv2.imread()` 函数读取车辆图像,然后将其转换为灰度图像并进行Canny边缘检测。接着使用 `cv2.findContours()` 查找车牌区域,并使用 `pytesseract.image_to_string()` 函数对车牌区域进行OCR识别,最终输出识别结果。需要注意的是,需要安装并配置好Tesseract OCR引擎才能进行OCR识别。