opencv车牌识别python git
时间: 2025-01-16 15:12:16 浏览: 56
### 关于Python和OpenCV实现车牌识别的GitHub项目实例
在探索开源社区资源时,可以找到多个基于Python与OpenCV开发的车牌识别(License Plate Recognition, LPR)项目。这些项目通常会集成图像预处理、字符分割以及OCR光学字符识别等功能模块。
#### 图像采集与预处理阶段
为了提高后续处理的效果,在获取到车辆图片之后,先对其进行灰度化转换并应用高斯模糊减少噪声干扰[^1]:
```python
import cv2
def preprocess_image(image_path):
image = cv2.imread(image_path)
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
blurred = cv2.GaussianBlur(gray, (5, 5), 0)
return blurred
```
#### 车牌定位算法设计
通过形态学操作提取可能包含车牌区域轮廓,并筛选符合条件的目标矩形框作为候选区[^3]:
```python
def find_license_plate_candidates(processed_img):
edged = cv2.Canny(processed_img, 30, 200)
cnts, _ = cv2.findContours(edged.copy(), cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)[-2:]
candidates = []
for c in cnts:
peri = cv2.arcLength(c, True)
approx = cv2.approxPolyDP(c, 0.02 * peri, True)
if len(approx) == 4: # Assuming rectangular plates only
candidates.append(approx)
return candidates
```
#### 字符切割与文字解析过程
一旦确定了具体的车牌位置,则进一步裁剪出该部分再做二值化等变换以便于Tesseract OCR工具读取其中的文字信息:
```python
from pytesseract import image_to_string
def recognize_characters(plate_roi):
thresh = cv2.threshold(plate_roi, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY | cv2.THRESH_OTSU)[1]
text = image_to_string(thresh, config='--psm 7') # PSM mode set to treat image as a single line of text
return ''.join(e for e in text if e.isalnum())
```
上述代码片段展示了如何构建一个简单的LPR系统框架;然而实际部署过程中还需要考虑更多因素如光照变化影响、不同国家和地区间牌照样式差异等问题。因此建议参考成熟的第三方库或是深入研究现有高质量开源项目来完善解决方案。
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