python正则表达式完成车牌号检验

该程序使用Python的re模块编写,通过正则表达式检查输入的车牌号是否合法。如果车牌号非法或者已存在,系统会提示用户重新输入;合法且未重复的车牌号会被保存到文本文件中。实验结果显示,程序能有效识别车牌号的格式错误并防止重复输入。

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        正则表达式:对于车牌而言,选用的正则表达式是"^[京津沪渝冀豫云辽黑湘皖鲁新苏浙赣鄂桂甘晋蒙陕吉闽贵粤青藏川宁琼A-Z]{1}[A-Z]{1}\s{1}[A-Z0-9]{4}[A-Z0-9挂学警港澳]{1}$",使用re模块中的findall方法可以对输入的车牌进行合法性判定

对实验要求,可以大致拆分为以下几个部分:

  1. 设置主循环:将文件以追加读写的方式打开,进行合法性判断、对非法的舍弃、合法中重复的位置定位,不重复的写入、关闭文件保存
  2. 合法性判断:首先定义了一个正则表达式,并使用其进行合法性判断
  3. 合法性重复性判断:设立一个列表,使用append方法将每次输入的字符都加入其尾,使用列表的count方法计算每次写入的字符串是否有重复,由于count会返回其在列表中的次数,一旦次数超过1,我们就判定为重复,届时使用列表的index方法返回的坐标+1即其在文本文件中第几行出现,打印出即可

实验测试结果如下:

可以看到输入的车牌号可以为汉字也可以是全英文,对车牌号数字数量不够或车牌号输入错误都会判定为输入非法,而正确的非重复的会将其保存至文本文件里,正确的重复的将不会保存。

 

源代码:

import re
paizi=[]
pattern_str = "^[京津沪渝冀豫云辽黑湘皖鲁新苏浙赣鄂桂甘晋蒙陕吉闽贵粤青藏川宁琼A-Z]{1}[A-Z]{1}\s{1}[A-Z0-9]{4}[A-Z0-9挂学警港澳]{1}$"
def is_car_number(pattern, string):
    if re.findall(pattern, string):
        return 1
    else:
        return 2
if __name__ == '__main__':
    while True:
        string_str=input('输入车牌号')
        fp_exercise4 = open(r'D:\浙理课程相关资料\2022-2023上\python\exercise4_test.txt', 'a+')

        if is_car_number(pattern_str, string_str)==2:
            print("输入非法,请重新输入")
        else:
            paizi.append(string_str)#加到列表中,用于判定重复
            if paizi.count(string_str)==2:#检测到重复信号
                print("该车牌已经存在!它在第{}行".format(paizi.index(string_str)+1))
            else:
                print("输入正确,已保存!")
                fp_exercise4.write(string_str + '\n')
        fp_exercise4.close()

### 回答1: 车牌号识别系统是一个比较复杂的项目,需要使用多种技术,包括图像处理、机器学习等。以下是一个基本的车牌号识别系统的Python代码框架。 ``` import cv2 import numpy as np import pytesseract # 读取图片 img = cv2.imread('car.jpg') # 图像预处理 gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) blur = cv2.GaussianBlur(gray, (5, 5), 0) edges = cv2.Canny(blur, 100, 200) # 车牌定位 contours, hierarchy = cv2.findContours(edges, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) for contour in contours: x, y, w, h = cv2.boundingRect(contour) if w > 80 and h > 20 and w < 400 and h < 150: cv2.rectangle(img, (x, y), (x+w, y+h), (0, 255, 0), 2) cropped = img[y:y+h, x:x+w] cv2.imshow("cropped", cropped) cv2.waitKey(0) # 车牌字符识别 text = pytesseract.image_to_string(cropped, lang='chi_sim') print(text) ``` 这个代码框架包括了读取图片、图像预处理、车牌定位和字符识别四个步骤。其中,图像预处理使用了高斯模糊和边缘检测技术,车牌定位使用了轮廓检测技术,字符识别使用了 pytesseract 库。需要注意的是,这只是一个基本的框架,实际项目中还需要根据具体情况进行调整和优化。 ### 回答2: 车牌号识别系统是一种基于图像处理和机器学习技术的应用程序,旨在自动识别和提取车辆车牌上的字符信息。Python作为一种简单易用且功能强大的编程语言,被广泛应用于车牌号识别系统的开发。 在采用Python开发车牌号识别系统时,首先需要通过图像处理技术对输入的图像进行预处理。这包括图像的灰度化、噪声去除、图像增强和车牌区域的定位等操作。Python的图像处理库(如OpenCV)提供了丰富的函数和工具,方便开发人员实现这些操作。 接下来,使用基于机器学习的方法,将车牌区域中的字符进行分割和识别。利用Python中的机器学习库(如Tensorflow、Keras)可以构建和训练字符识别的模型。常用的方法包括卷积神经网络(CNN)和循环神经网络(RNN),这些模型可以用来识别和分类车牌上的字符。 最后,将识别出的字符进行组合,得到完整的车牌号码。利用Python的字符串处理和数据结构操作,可以快速实现字符的组合和输出。同时,还可以通过实现车牌号正则表达式模式,对识别结果进行检验和校正,提高识别结果的准确性。 总之,车牌号识别系统的Python实现具有简洁、高效和易于调试的特点,通过图像处理和机器学习技术的结合,能够准确识别和提取车牌号码中的字符信息,为交通管理、车辆追踪等领域提供了强有力的支持。
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