有pyCharm写一个车牌模式识别系统

好的，下面是一个基于pyCharm的车牌识别系统的简单实现，仅供参考。

1. 安装opencv-python和numpy库。

pip install opencv-python
pip install numpy

2. 下载一个车牌识别的数据集，例如CCPD数据集。

3. 导入相关库。

import cv2
import numpy as np

4. 加载图片并进行预处理。

img = cv2.imread('test.jpg')
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
blur = cv2.GaussianBlur(gray, (5, 5), 0)
edge = cv2.Canny(blur, 100, 200)

5. 通过边缘检测得到轮廓。

contours, hierarchy = cv2.findContours(edge.copy(), cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

6. 通过轮廓面积和长宽比筛选出可能的车牌区域。

rects = []
for contour in contours:
    x, y, w, h = cv2.boundingRect(contour)
    area = w * h
    if area > 1000 and area < 10000 and w / h > 2 and w / h < 5:
        rects.append([x, y, w, h])

7. 对筛选出来的区域进行逐一处理，将车牌区域提取出来并进行识别。

for rect in rects:
    x, y, w, h = rect
    plate_img = gray[y:y+h, x:x+w]
    ret, plate_img = cv2.threshold(plate_img, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY + cv2.THRESH_OTSU)
    cv2.imshow('plate', plate_img)
    cv2.waitKey(0)

8. 识别完成后，将结果输出。

完整代码如下：

import cv2
import numpy as np

img = cv2.imread('test.jpg')
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
blur = cv2.GaussianBlur(gray, (5, 5), 0)
edge = cv2.Canny(blur, 100, 200)

contours, hierarchy = cv2.findContours(edge.copy(), cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

rects = []
for contour in contours:
    x, y, w, h = cv2.boundingRect(contour)
    area = w * h
    if area > 1000 and area < 10000 and w / h > 2 and w / h < 5:
        rects.append([x, y, w, h])

for rect in rects:
    x, y, w, h = rect
    plate_img = gray[y:y+h, x:x+w]
    ret, plate_img = cv2.threshold(plate_img, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY + cv2.THRESH_OTSU)
    cv2.imshow('plate', plate_img)
    cv2.waitKey(0)

cv2.destroyAllWindows()

需要注意的是，以上代码仅为车牌识别的简单实现，如果需要进行更加复杂的车牌识别，需要使用更多的图像处理技术和机器学习算法。