Python中文车牌检测和识别系统源码

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mob64ca12dd07fb 2024-07-28 07:54:36 ©著作权

文章标签 车牌识别 Python 边缘检测 文章分类 Python 后端开发

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Python中文车牌检测和识别系统源码解析

车牌识别技术在交通管理、停车场管理等领域有着广泛的应用。本文将介绍如何使用Python实现一个中文车牌检测和识别系统，并提供源码示例。

系统概述

车牌识别系统主要包括车牌检测和车牌识别两个步骤。车牌检测的目的是定位图像中的车牌区域，车牌识别则是从检测到的车牌区域中提取车牌号码。

环境准备

在开始编写代码之前，需要安装一些Python库，如OpenCV、numpy等。可以使用以下命令安装：

pip install opencv-python numpy

车牌检测

车牌检测通常使用图像处理技术，如边缘检测、轮廓检测等。以下是一个简单的车牌检测示例：

import cv2

def detect_plate(image_path):
    # 读取图像
    image = cv2.imread(image_path)
    # 转换为灰度图
    gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    # 使用Canny算法进行边缘检测
    edges = cv2.Canny(gray, 50, 150)
    # 寻找轮廓
    contours, _ = cv2.findContours(edges, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
    # 遍历轮廓，寻找车牌区域
    for contour in contours:
        x, y, w, h = cv2.boundingRect(contour)
        if w > 100 and h > 20 and h < 100:
            # 绘制矩形框
            cv2.rectangle(image, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 2)
    # 显示结果
    cv2.imshow("Detected Plate", image)
    cv2.waitKey(0)
    cv2.destroyAllWindows()

# 测试车牌检测
detect_plate("test_image.jpg")

车牌识别

车牌识别通常使用光学字符识别(OCR)技术。以下是一个使用Tesseract-OCR进行车牌识别的示例：

import pytesseract
from PIL import Image

def recognize_plate(image_path):
    # 读取图像
    image = Image.open(image_path)
    # 使用Tesseract进行OCR识别
    plate_number = pytesseract.image_to_string(image, lang='chi_sim+digits')
    return plate_number.strip()

# 测试车牌识别
plate_number = recognize_plate("detected_plate.jpg")
print("车牌号码:", plate_number)

系统流程

以下是一个简单的旅行图，描述了车牌检测和识别的流程：

journey
    title 车牌识别流程
    section 开始
      a[读取图像] --> b[车牌检测]
    section 车牌检测
      b --> c[边缘检测]
      c --> d[轮廓检测]
      d --> e[寻找车牌区域]
    section 车牌识别
      e --> f[读取车牌区域图像]
      f --> g[使用OCR识别车牌号码]
    section 结束
      g --> h[输出车牌号码]