基于opencv的车牌识别用python

时间: 2023-05-24 08:04:34 浏览: 176
实现车牌识别的Python程序通常包括以下步骤: 1. 导入库和数据集:导入OpenCV、numpy、skimage、matplotlib、imutils等库,并加载训练好的机器学习模型和数据集。 2. 读取车辆图像:读取车辆图像文件,并把图像转换成二值图像。 3. 车牌定位:通过车牌定位算法(如Sobel算子、Canny边缘检测、形态学运算等方法)对车身图像进行处理,找出其中的车牌区域。 4. 车牌字符分割:根据车牌镜像的特性,通过垂直方向的投影法、水平方向的投影法等方法,把车牌区域切分成若干个字符。 5. 字符识别:基于机器学习算法(如支持向量机、K最近邻等算法),对每个字符进行识别,识别结果就是车牌号码。 以下是一个简单的基于OpenCV的车牌识别Python程序的代码示例: ``` python import cv2 import imutils import numpy as np import argparse # 定义车牌定位函数 def locate_license_plate(img): # 图像的预处理 gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) blurred = cv2.GaussianBlur(gray, (5, 5), 0) edged = cv2.Canny(blurred, 100, 200) # 查找轮廓 cnts = cv2.findContours(edged.copy(), cv2.RETR_EXTERNAL,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) cnts = imutils.grab_contours(cnts) # 定义最大的轮廓面积 max_area = 0 max_cnt = None # 循环遍历所有轮廓 for cnt in cnts: area = cv2.contourArea(cnt) if area > max_area: max_area = area max_cnt = cnt # 定义车牌区域的边界框 x, y, w, h = cv2.boundingRect(max_cnt) plate_img = img[y:y+h, x:x+w] return plate_img # 定义字符分割函数 def segment_license_plate(plate_img): # 图像的预处理:灰度化、二值化、去除噪声 gray = cv2.cvtColor(plate_img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) thresh = cv2.threshold(gray, 0, 255,cv2.THRESH_BINARY_INV + cv2.THRESH_OTSU)[1] kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (3, 3)) opened = cv2.morphologyEx(thresh, cv2.MORPH_OPEN, kernel, iterations=1) # 执行水平方向的投影 hist = cv2.reduce(opened, 1, cv2.REDUCE_AVG) th = 0 H, W = plate_img.shape[:2] points = [] result = plate_img.copy() for y in range(H): if hist[y] <= th: y0 = y while y < H and hist[y] <= th: y += 1 y1 = y if y1-y0 > 10: cv2.line(result, (0, y0), (W-1, y0), (0, 255, 0), 2) cv2.line(result, (0, y1-1), (W-1, y1-1), (0, 255, 0), 2) points.append((y0, y1)) # 执行字符分割 segments = [] for i in range(len(points)): y0, y1 = points[i] roi = opened[y0:y1, 0:W] column_hists = cv2.reduce(roi, 0, cv2.REDUCE_AVG) th2 = 0 X = int(W*0.1) while X < W: if column_hists[X] <= th2: x0 = X while X < W and column_hists[X] <= th2: X += 1 x1 = X if x1-x0 >= 6: segments.append((x0, y0, x1, y1)) X += 1 return segments # 定义字符识别函数 def recognize_license_plate(plate_img, segments): # 导入机器学习模型 svm = cv2.ml.SVM_create() svm.load('svm.xml') # 定义检测结果 result = '' # 循环遍历每个字符 for i, segment in enumerate(segments): x0, y0, x1, y1 = segment roi = plate_img[y0:y1, x0:x1] roi = cv2.resize(roi, (20, 20)) hog_desc = hog.compute(roi).flatten() pred = svm.predict(hog_desc) result += str(int(pred[1][0])) return result # 测试程序 if __name__ == '__main__': # 解析命令行参数 parser = argparse.ArgumentParser() parser.add_argument('-i', '--image', required=True, help='path to input image') args = parser.parse_args() # 读取车辆图像 img = cv2.imread(args.image) # 定位车牌区域 plate_img = locate_license_plate(img) # 把车牌区域可视化 cv2.imshow('Plate', plate_img) # 分割字符 segments = segment_license_plate(plate_img) # 对每个字符执行识别 result = recognize_license_plate(plate_img, segments) # 输出识别结果 print('License Plate:', result) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() ```

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