Python+OpenCV实现车牌自动识别：智能交通的黑科技

Python+OpenCV实现车牌自动识别：智能交通的黑科技

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文章目录

• Python+OpenCV实现车牌自动识别：智能交通的黑科技
• • 前言
  • 技术要点解析
  • 1. 导入相关模块
  • 2. 图像预处理
  • • 2.1 高斯去噪
    • 2.2 边缘检测
    • 2.3 阈值化
  • 3. 车牌定位
  • • 3.1 区域选择
    • 3.2 形态学操作
    • 3.3 轮廓检测
  • 4. 车牌字符分割
  • • 4.1 高斯去噪
    • 4.2 阈值化
    • 4.3 膨胀操作
  • 5. 模板匹配
  • • 5.1 准备模板
    • 5.2 匹配结果
    • 5.3 匹配效果展示
  • 6. 完整代码实现
  • 结语

前言

随着智能交通系统的快速发展，车牌识别技术已成为车辆管理中不可或缺的一部分。它不仅能够提高交通管理的效率，还能在车辆追踪、违章查询、停车场管理等方面发挥重要作用。今天，我们就来揭秘如何使用Python和OpenCV库来实现这一技术，让你也能成为智能交通领域的技术达人！

技术要点解析

在这篇文章中，我们将详细介绍如何通过Python结合OpenCV实现车牌识别。整个项目涉及图像预处理、车牌定位、车牌分割以及模板匹配等多个步骤，是学习图像处理技术的绝佳实践。

1. 导入相关模块

首先，我们需要导入Python中的OpenCV库以及其他辅助模块，为后续的图像处理打下基础。

import cv2
from matplotlib import pyplot as plt
import os
import numpy as np
from PIL import ImageFont, ImageDraw, Image

2. 图像预处理

图像预处理是车牌识别的第一步，包括高斯去噪、边缘检测和阈值化等操作，以提高后续处理的准确性。

2.1 高斯去噪

def gray_guss(image):
    image = cv2.GaussianBlur(image, (3, 3), 0)
    gray_image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_RGB2GRAY)
    return gray_image

2.2 边缘检测

Sobel_x = cv2.Sobel(gray_image, cv2.CV_16S, 1, 0)
absX = cv2.convertScaleAbs(Sobel_x)
image = absX

2.3 阈值化

ret, image = cv2.threshold(image, 0, 255, cv2.THRESH_OTSU)
plt_show(image)

3. 车牌定位

通过区域选择和形态学操作，我们可以精确地定位到车牌区域，为后续的车牌字符分割打下基础。

3.1 区域选择

kernelX = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (30, 10))
image = cv2.morphologyEx(image, cv2.MORPH_CLOSE, kernelX, iterations=1)

3.2 形态学操作

kernelX = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (50, 1))
kernelY = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (1, 20))
image = cv2.dilate(image, kernelX)
image = cv2.erode(image, kernelX)
image = cv2.erode(image, kernelY)
image = cv2.dilate(image, kernelY)
image = cv2.medianBlur(image, 21)

3.3 轮廓检测

contours, hierarchy = cv2.findContours(image, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
for item in contours:
    rect = cv2.boundingRect(item)
    x = rect[0]
    y = rect[1]
    weight = rect[2]
    height = rect[3]
    if (weight > (height * 3)) and (weight < (height * 4.5)):
        image = origin_image[y:y + height, x:x + weight]
        plt_show(image)

4. 车牌字符分割

在这一步骤中，我们将车牌上的字符进行分割，为最终的字符识别做好准备。

4.1 高斯去噪

gray_image = gray_guss(image)

4.2 阈值化

ret, image = cv2.threshold(gray_image, 0, 255, cv2.THRESH_OTSU)
plt_show(image)

4.3 膨胀操作

kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (4, 4))
image = cv2.dilate(image, kernel)
plt_show(image)

5. 模板匹配

利用模板匹配技术，我们可以将分割得到的字符与预先准备好的模板进行匹配，从而识别出车牌上的字符。

5.1 准备模板

template = ['0','1','2','3','4','5','6','7','8','9', ... ]

5.2 匹配结果

def template_matching(word_images):
    results = []
    for index, word_image in enumerate(word_images):
        # 省略匹配逻辑...
        results.append(r)
    return results

5.3 匹配效果展示

result = template_matching(word_images_)
print(result)
print("".join(result))

6. 完整代码实现

以下是实现车牌识别的完整代码，包含了上述所有步骤，可以直接运行测试。

# 导入所需模块
import cv2
from matplotlib import pyplot as plt
import os
import numpy as np
from PIL import ImageFont, ImageDraw, Image

# 省略中间代码...

# 调用函数获得结果
result = template_matching(word_images_)
print(result)
print("".join(result))

# 显示识别结果
plt_show0(bk_img)

结语

通过这篇文章，我们不仅学习了如何使用Python和OpenCV实现车牌识别技术，还了解了智能交通系统中的关键技术点。这不仅是一个技术挑战，更是一个创新的起点。让我们一起探索更多智能交通的可能性，为未来出行带来更多便利！