python车牌识别系统代码

以下是一个简单的 Python 车牌识别系统代码示例，使用了 OpenCV 和 PyTesseract 库：

import cv2
import pytesseract

# 读取图片
img = cv2.imread("car.jpg")

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

# 对灰度图进行高斯模糊
blur = cv2.GaussianBlur(gray, (5, 5), 0)

# 进行边缘检测
edges = cv2.Canny(blur, 100, 200)

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

# 筛选出可能的车牌轮廓
plates = []
for contour in contours:
    x, y, w, h = cv2.boundingRect(contour)
    aspect_ratio = w / h
    if 2.5 < aspect_ratio < 4 and 1000 < w < 2000 and 200 < h < 400:
        plates.append(contour)

# 对每个车牌轮廓进行识别
for plate in plates:
    x, y, w, h = cv2.boundingRect(plate)
    plate_img = gray[y:y+h, x:x+w]
    result = pytesseract.image_to_string(plate_img, lang="chi_sim", config="--psm 7")
    print(result)

这个代码示例使用了 Canny 边缘检测和轮廓查找来定位车牌，然后使用 PyTesseract 库来对车牌进行 OCR 识别。请注意，这只是一个简单的示例，实际的车牌识别系统可能需要更复杂的算法和模型来实现更高的准确性。