tesseract 车牌识别

Tesseract是一种优秀的开源OCR（Optical Character Recognition，光学字符识别）引擎，可以用于车牌识别。下面是一个简单的Python代码示例：

import cv2
import pytesseract

# 载入图片
image = cv2.imread("plate.jpg")

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

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

# 对二值化后的图像进行腐蚀和膨胀操作
gray = cv2.erode(gray, None, iterations=1)
gray = cv2.dilate(gray, None, iterations=1)

# 使用Tesseract进行OCR识别
text = pytesseract.image_to_string(gray, lang="eng", config="--psm 7")

# 输出识别结果
print("识别结果：", text)

需要注意的是，Tesseract对车牌识别的准确率可能会受到车牌的字体、大小、颜色等因素的影响，因此在实际应用中需要进行一定的调试和优化。同时，由于Tesseract是基于识别文字的形状进行识别的，因此在车牌图像中可能会出现误识别的情况，需要通过其他手段进行过滤和校验。

相关问题

tesseract车牌识别

Tesseract车牌识别是一种自动识别车辆牌照的技术，它利用计算机视觉和光学字符识别技术，能够自动识别并记录车牌号码。Tesseract是一个开源的OCR（Optical Character Recognition，光学字符识别）引擎，它采用了深度学习和机器学习的算法，能够准确识别各种字体和大小的字符。

Tesseract车牌识别可以应用在交通管理、停车场管理、道路监控等领域。在交通管理中，Tesseract车牌识别可以用于自动收费、违章监控和车辆跟踪等功能，极大地提高了交通管理的效率和精度。在停车场管理中，Tesseract车牌识别可以帮助车辆快速进出停车场，减少人工收费的成本和错误，提升用户体验。在道路监控中，Tesseract车牌识别可以用于监视车辆通行情况，及时发现和处理交通违规行为，提升道路安全和秩序。

总之，Tesseract车牌识别技术具有很大的应用前景，可以广泛应用于交通管理、停车场管理、安防监控等领域，为社会和个人带来更便捷、安全和高效的服务。

tesseract识别车牌

### 使用 Tesseract OCR 进行车牌字符识别

为了实现车牌字符的自动化识别，可以采用 Python 结合 OpenCV 库处理图像预处理部分，并调用 Tesseract OCR 工具完成最终的文字提取工作[^1]。

#### 安装依赖库
在 Linux 系统环境下安装必要的软件包。对于 Tesseract 的获取可以通过wget工具指定版本号下载压缩文件并解压编译安装[^2]：

sudo apt-get install tesseract-ocr libtesseract-dev libleptonica-dev pkg-config

另外还需要 pip 来安装 python-tesseract 接口和支持图片读取显示等功能所需的 opencv-python:

pip install pytesseract opencv-python numpy matplotlib pillow

#### 图像预处理阶段
由于实际拍摄到的照片可能存在倾斜、光照不均等问题影响识别效果，因此先要利用 OpenCV 对原始图做适当调整优化后再送入 OCR 引擎解析文字内容。

import cv2
import numpy as np


def preprocess_image(image_path):
    img = cv2.imread(image_path, cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

    # 高斯模糊去噪点
    blur = cv2.GaussianBlur(img, (5, 5), 0)

    # 自适应阈值二值化
    thresh = cv2.adaptiveThreshold(blur, 255, cv2.ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C,
                                   cv2.THRESH_BINARY_INV, blockSize=19, C=9)

    kernel = np.ones((3, 3), dtype=np.uint8)
    
    # 形态学操作填充内部孔洞
    morphed = cv2.morphologyEx(thresh, cv2.MORPH_CLOSE, kernel)

    return morphed

此函数接收一张路径字符串参数表示待处理的目标图片位置；返回经过一系列变换后的 NumPy 数组形式的新图像对象供后续步骤继续加工使用。

#### 调用 Tesseract 提取文本数据
准备好清晰度较高的黑白两色对比强烈的矩形区域作为输入给定至 `pytesseract.image_to_string()` 方法内即可得到对应编码串结果输出。

from PIL import Image
import pytesseract


def recognize_text(preprocessed_img_array):
    text = pytesseract.image_to_string(
        Image.fromarray(preprocessed_img_array),
        config='--psm 7'  # 设置页面分割模式为单行文本
    )

    cleaned_text = ''.join([char for char in text if char.isalnum()])
    return cleaned_text.upper()

上述代码片段定义了一个名为`recognize_text`的方法接受一个已经过预处理之后形成的数组类型的变量preprocessed_img_array作为实参传入其中，在这里会创建一个新的Image实例并通过image_to_string接口传递过去执行OCR转换过程最后去除掉所有非字母数字类别的符号只保留有效组成部分形成大写格式的结果字符串cleaned_text向上层调用者反馈回去。

通过以上介绍可以看出整个流程主要分为两个方面的工作：一是借助计算机视觉技术改善源素材质量以便更好地服务于下一步骤；二是依靠成熟的第三方开源组件快速高效地达成预期目标即从特定区域内抽取出可辨识的人类语言表达方式——也就是我们常说的“汉字”。