Python实战：简单实现车牌号识别 |
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随着智能交通系统的不断发展，车牌号识别系统在交通管理、停车场管理、高速公路收费等多个领域都发挥着重要作用。车牌号识别系统可以通过图像处理和模式识别技术，自动识别车牌上的字符，并将其转换为可读的字符串。本文将介绍如何使用Python实现一个车牌号识别系统，包括图像预处理、车牌定位、字符分割、字符识别等关键步骤。 1. 环境准备首先，我们需要准备Python环境，并安装所需的库，如OpenCV、Tesseract OCR等。 pip install opencv-python pip install pytesseract 2. 图像预处理图像预处理是车牌号识别系统的第一步，包括灰度转换、二值化、滤波、形态学操作等。这些操作可以帮助去除噪声，突出车牌区域。 import cv2 import numpy as np def preprocess_image(image_path): # 读取图像 image = cv2.imread(image_path, cv2.IMREAD_GRAYSCALE) # 灰度转换 gray_image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 二值化 _, binary_image = cv2.threshold(gray_image, 128, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV) # 形态学操作 kernel = np.ones((3, 3), np.uint8) dilation_image = cv2.dilate(binary_image, kernel, iterations=1) return dilation_image 3. 车牌定位车牌定位是识别车牌的关键步骤，可以通过边缘检测、霍夫变换等方法来实现。定位到车牌区域后，可以将其从原图中提取出来。 def locate_plate(dilation_image): # 边缘检测 edges = cv2.Canny(dilation_image, 100, 200) # 霍夫变换 lines = cv2.HoughLines(edges, 1, np.pi / 180, 200) # 找到车牌位置 if lines is not None: for rho, theta in lines[0]: if 0.72 |
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