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python和opencv车牌定位代码

时间: 2023-11-11 10:07:20 浏览: 91

以下是使用Python和OpenCV实现车牌定位的代码示例： ```python import cv2 # 加载图像 img = cv2.imread('car.jpg') # 转换为灰度图像 gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 高斯滤波 blur = cv2.GaussianBlur(gray, (5, 5), 0) # 边缘检测 edges = cv2.Canny(blur, 100, 200) # 车牌区域定位 contours, hierarchy = cv2.findContours(edges, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) for cnt in contours: area = cv2.contourArea(cnt) if 1000 < area < 50000: x, y, w, h = cv2.boundingRect(cnt) aspect_ratio = float(w) / h if 2.5 < aspect_ratio < 5: cv2.rectangle(img, (x, y), (x + w, y + h), (0, 0, 255), 2) # 显示图像 cv2.imshow('Plate Detection', img) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() ``` 上述代码首先加载车辆图像，然后将其转换为灰度图像并进行高斯滤波和边缘检测。接下来，使用`cv2.findContours`函数查找图像中的轮廓，并使用`cv2.boundingRect`函数计算每个轮廓的边界框。最后，通过筛选符合车牌比例的边框来确定车牌的位置，并在图像上标记出来。需要注意的是，此代码示例仅适用于简单场景，对于复杂场景的车牌定位，需要使用更加先进的算法和技术。

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