sklearn车牌识别代码

车牌识别是计算机视觉领域的一个重要应用，常用于交通管理、安防等领域。下面是一个使用OpenCV和Tesseract OCR库进行车牌识别的示例代码：

import cv2
import pytesseract

# 读取图像
image_path = 'car.jpg'
image = cv2.imread(image_path)

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

# 高斯模糊
blurred_image = cv2.GaussianBlur(gray_image, (5, 5), 0)

# 边缘检测
edged_image = cv2.Canny(blurred_image, 100, 200)

# 查找轮廓
contours, _ = cv2.findContours(edged_image, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

# 遍历轮廓，找到车牌区域
for contour in contours:
    if cv2.contourArea(contour) > 1000:
        x, y, w, h = cv2.boundingRect(contour)
        aspect_ratio = w / float(h)
        if 2.0 < aspect_ratio < 6.0:
            plate_image = image[y:y+h, x:x+w]
            cv2.rectangle(image, (x, y), (x+w, y+h), (0, 255, 0), 2)

# 显示结果图像
cv2.imshow('Plate', plate_image)
cv2.imshow('Image', image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

# 使用Tesseract进行车牌识别
text = pytesseract.image_to_string(plate_image, config='--psm 8')
print("识别结果:", text)

这个代码的主要步骤如下：
1. 读取图像并转换为灰度图像。
2. 使用高斯模糊减少图像噪声。
3. 进行边缘检测以找出图像中的轮廓。
4. 查找轮廓并筛选出可能的车牌区域。
5. 使用Tesseract OCR库对车牌区域进行文字识别。