Python超简单零基础树莓派摄像头车牌识别（使用开源openalpr）笔记

最新推荐文章于 2025-05-30 12:43:17 发布

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树莓派

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本文详细介绍如何在树莓派上安装并配置车牌识别软件OpenALPR，包括摄像头的设置与测试，以及通过命令行进行车牌识别的具体操作流程。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

0.序言

这只是个笔记。

使用树莓派摄像头拍照，进行车牌识别。

1.安装

sudo apt-get update && sudo apt-get install -y openalpr openalpr-daemon openalpr-utils libopenalpr-dev

2.alpr测试

测试格式 alpr -c 国家图片。图片在当前文件夹里。貌似不支持中文

wget http://plates.openalpr.com/ea7the.jpg#下载图片
alpr -c us ea7the.jpg#识别图片

wget http://plates.openalpr.com/h786poj.jpg
alpr -c eu h786poj.jpg

3.摄像头测试

开启树莓派摄像头功能。

ps：注意供电时摄像头请勿拔插，很有可能损坏摄像头！！！

摄像头拍照指令

raspistill -t 2000 -o image.jpg

4.测试

raspistill -t 2000 -o image.jpg#拍照
alpr -c us image.jpg#识别

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树莓派开发和车牌识别

Asber的博客

10-31

7605

目录如何判断树莓派型号车牌识别 HyperLPR CPP 依赖 Linux/Mac 编译 CPP demo 还是试一试python版把 demo.py的逻辑关系模型资源说明实现对摄像头进行拍照在树莓派上安装环境 ssh pip install tensorflow errer: FFFFFFFFFFFFFFFFFFFinally 如何判断树莓派型号 ...

树莓派应用--AI项目实战篇来啦-10.OpenCV进行车牌检测

weixin_44845743的博客

10-09

1352

本项目使用 esseract、OpenCV和Python探索光学字符识别（OCR）的神奇世界，本项目将带你了解最受欢迎的OCR引擎 Tesseract 背后的技术，以及如何用 Pytesseract 和 OpenCV实现字符识别。从图像中检测字符的技术称为 OCR（光学字符识别），使用 Pytesseract 库很容易实现。 2.2 车牌识别相关操作 1.车牌检测：第一步是从汽车上检测车牌所在位置。使用OpenCV中矩形的轮廓检测来寻找车牌，如果我们知道车牌的确切尺

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树莓派车牌识别

10-24

本代码主要分为4个部分，分别是车辆高度判断部分、图像采集部分，车牌识别部分、通信部分。通信设置是树莓派用来与单片机通信的波特率、com口以及停止位参数等，将车牌的字符串通过串口发送给单片机；摄像头设置是树莓派对摄像头进行初始化，方便后面直接调用摄像头进行拍照；车辆高度判断，利用激光对射模块，若超过限定高度则返回的电平发生了变化；车牌识别部分是核心部分，对含有车牌信息的图像进行处理，最后得到车牌信息。

树莓派利用python、opencv、PyALPR识别车牌

10-23

树莓派利用python、opencv、PyALPR识别车牌，目前仅限于识别欧洲车辆，国内车牌可自行训练。

树莓派摄像头操作与高级应用完全指南

最新发布

weixin_33481022的博客

05-30

945

树莓派摄像头模块是专为树莓派设计的高分辨率摄像头，提供了一种方便的途径来扩展树莓派的功能，使其能够捕捉静态图片和视频。它通常包含一个小型的CMOS传感器和镜头，可直接连接到树莓派的CSI (Camera Serial Interface) 接口。摄像头模块种类多样，支持各种分辨率和不同视场角，从而满足不同项目和应用场景的需求。除了FFmpeg，还有很多其他视频编辑软件可以用于树莓派上，比如OpenShot、Shotcut和VLC等。它们各有特点，可以根据个人喜好和项目需求选择使用。

基于树莓派的车牌识别门禁系统.zip

08-25

基于树莓派的车牌识别python源码（含PC主控端、web端、树莓派、Android）可分开单独运行，还有一些python所需包和训练样本集

树莓派4Bpython调用摄像头

qq_65821652的博客

02-01

1234

介绍了树莓派4B使用Python调用摄像头的教程，主要介绍了如何在树莓派4B上连接、开启摄像头，并使用Python和OpenCV库进行视频捕获的步骤和注意事项。

树莓派I2C通信，使用python的UPD网络控制树莓派i2c发送指令和读取指令

06-10

树莓派I2C通信，使用python的UPD网络远程控制树莓派i2c发送指令和读取数据指令，里面包含了3个i2c子设备

人脸识别_opencv_raspberry_python人脸_树莓派识别_树莓派人脸识别_

09-29

硬件要求树莓派及基本配件，树莓派摄像头模块（Picamera）或USB摄像头（Webcam）。二.系统要求Raspbian系统（其他Linux系统应该也可以，没试过）三.软件要求Python及一些库——opencv，dlib， face_recognition，...

树莓派python的PIL+picamera+serial+tesseract-ocr简单模拟车牌识别

04-14

毕设用来和单片机通讯最好用了，简单方便，没有复杂的安装过程，没有烦人的报错，在获取照片之后也可以自己再把图片处理的更方便识别，识别的准确率也还可以。

树莓派摄像头操作说明.docx

03-02

本文档将介绍树莓派摄像头的操作说明，包括使用USB摄像头、自带摄像头相关测试指令、人脸识别等知识点。一、使用USB摄像头 树莓派支持使用USB摄像头，首先需要安装fswebcam软件包，使用以下命令： sudo apt-get ...

openalpr车牌识别

04-11

linux系统下的车牌识别软件，openalpr，可以参考修改做自己的车牌识别软件

基于Python的车牌识别

12-20

可以直接运行的车牌识别代码，基于Python语言的车牌识别代码，

基于树莓派的汽车车牌识别系统

QQ2743785109的博客

09-13

2107

在现在这个社会发展中识别车牌的这个阶段中，其中最集中和有效的内容是车牌图像分割字符技术和车牌图像提取技术。在本论文中具体的说明了一种二值化分析识别车牌的算法介绍。在设计中是在内存为64M大小，其平台是matlab，从把具体图像放进去到再到识别车牌图像，其反应的平均时间是0.8秒左右，这就很充分地说明了该方法的可执行性。智能交通系统中较为重要的成分之一是车牌识别，它可以在相应的图像中把其中的车牌进行分析然后提取出来，然后将字符图像进行自动分割，然后来识别字符。

【树莓派开发】02-基于OpenCV的车牌识别处理(LPR)

鉴云的博客

05-01

7288

【说明】：本文环境：python2.7（感觉3问题也不大，可以自己改一改）；opencv 3.4.1；树莓派-4；识别距离最少40厘米，直接手画了车牌进行演示，很low，估计换成标准车牌图像测试会提高准确率，而且直接使用了文1中的SVM训练好后模型数据，应该这块改进也能提高识别概率，最终表现是，中文字符的识别率较差，英文与数字较好，数字可以达到90%以上。

基于树莓派4B的车牌号识别

qq_53381910的博客

06-08

3349

基于树莓派4B的车牌号识别

树莓派实现车牌识别的智能限高杆

eilot_c的博客

10-24

6461

这是本科毕设的课题,最核心的部分就是树莓派进行车牌识别。其中最难的部分在于树莓派上环境的搭建，在上一篇文章已经介绍过如何搭建开发环境。车牌识别部分代码的使用了github上https://github.com/yinghualuowu/Python_VLPR的代码，调用摄像头，实现了一款基于树莓派实现车牌识别的智能限高杆。系统可以分为辨识部分和警示部分，辨识部分以树莓派3B+/3B...

【干货+源码】树莓派实现车牌识别检测系统

小白学视觉

05-17

5819

点击上方“小白学视觉”，选择加"星标"或“置顶”重磅干货，第一时间送达本文转自|机器之心怎样在不换车的前提下打造一个智能车系统呢？一段时间以来，本文作者 Robert ...

树莓派 + OpenALPR 实现车牌识别

cxu123321的博客

12-16

2116

树莓派 + OpenALPR 实现车牌识别原创Waao_426®发布于2019-11-02 23:10:02阅读数 69收藏展开最下面有我这一路下来，所遇到的一些坑。 OpenALPR 简介 OpenALPR是一个使用 C++ 编写的开源自动牌照识别库。这个库能分析图像和视频流以识别车牌。这个库，需要什么东西？需要一些必要的软件包；需要Tesseract O...

树莓派摄像头车牌识别opencv，python代码怎么写，请写成一部分方便我复制

03-15

<think>好的，用户想用Python和OpenCV在树莓派上实现车牌识别，需要示例代码。首先，我得理清整个流程。车牌识别一般分几个步骤：图像采集、预处理、车牌检测、字符分割、OCR识别。用户提到使用树莓派摄像头，所以需要先配置Pi Camera。我记得Pi Camera需要安装picamera库，并且通过OpenCV读取视频流可能需要转换格式，比如从BGR到RGB。然后，图像预处理是关键，可能需要调整大小、灰度化、高斯模糊、边缘检测，比如Canny边缘检测，或者使用形态学操作来突出车牌区域。接下来是车牌检测，常用的方法有基于颜色（比如蓝色或黄色车牌）的阈值分割，或者利用轮廓检测寻找矩形区域。OpenCV的findContours函数可以帮忙，不过要注意轮廓的筛选条件，比如长宽比、面积等。可能需要用Sobel算子进行边缘增强，或者使用形态学闭运算连接区域。检测到车牌后，需要字符分割。这一步可能需要二值化处理，然后再次使用轮廓检测来分离每个字符。最后是OCR部分，用户提到了Tesseract，但车牌字符通常比较规范，使用pytesseract可能需要配置参数，比如设置白名单（只包含字母和数字），或者训练专门的模型提高准确率。代码结构方面，可能需要先初始化摄像头，循环捕获帧，然后应用处理流程。对于树莓派，性能优化很重要，比如降低分辨率、减少处理区域，或者使用硬件加速。参考引用中的信息，OpenCV可以处理实时图像，而树莓派有足够的计算能力进行预处理。用户可能需要示例代码片段，所以需要整合这些步骤。需要注意的是，实际应用中可能需要调整参数，比如高斯模糊的核大小、Canny的阈值等，不同环境光照条件会影响效果。此外，车牌定位的准确性直接影响OCR结果，可能需要结合多种方法提高鲁棒性。可能的问题包括树莓派摄像头无法正确读取、图像模糊导致检测失败，或者OCR识别率低。这时可能需要添加异常处理，或者考虑使用更精准的OCR模型，比如训练特定的车牌识别模型。另外，代码的效率优化也很重要，比如避免重复处理、使用多线程等。最后，确保引用正确，比如OpenCV的介绍来自引用[1]，Tesseract的Python库是引用[2]，树莓派和Pi Camera的参考是引用[3]。代码中需要正确使用这些库，并在说明中提示用户安装依赖项，比如opencv-python、pytesseract、picamera等。</think>### 使用 Python 和 OpenCV 在树莓派上实现车牌识别的步骤 #### 1. 环境配置 - **树莓派摄像头配置**：启用 Pi Camera 接口并安装 `picamera` 库[^3]。 - **安装依赖库**： ```bash pip install opencv-python pytesseract picamera ``` #### 2. 图像采集与预处理 - **读取摄像头帧**：通过 `picamera` 捕获实时图像，转换为 OpenCV 格式。 - **预处理流程**： - **灰度化**：降低计算复杂度。 - **高斯模糊**：减少噪声干扰，例如：$$G(x,y) = \frac{1}{2\pi\sigma^2}e^{-\frac{x^2+y^2}{2\sigma^2}}$$ - **边缘检测**：使用 Canny 算法或 Sobel 算子。 #### 3. 车牌定位 - **颜色空间筛选**：通过 HSV 颜色模型提取车牌区域（如蓝色/黄色）。 - **形态学操作**：闭运算连接区域。 - **轮廓检测**：筛选长宽比符合车牌的矩形区域。 ```python contours, _ = cv2.findContours(edges, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) for cnt in contours: x, y, w, h = cv2.boundingRect(cnt) aspect_ratio = w / h if 2 < aspect_ratio < 5: # 标记为候选车牌区域 ``` #### 4. 字符分割与OCR - **二值化**：固定阈值或自适应阈值。 - **字符轮廓分割**：分离单个字符。 - **OCR识别**：使用 `pytesseract` 并限制字符集。 ```python import pytesseract text = pytesseract.image_to_string(plate_region, config='--psm 7 -c tessedit_char_whitelist=ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ0123456789') ``` #### 示例代码片段 ```python from picamera.array import PiRGBArray from picamera import PiCamera import cv2 import pytesseract # 初始化摄像头 camera = PiCamera() camera.resolution = (640, 480) raw_capture = PiRGBArray(camera, size=(640, 480)) for frame in camera.capture_continuous(raw_capture, format="bgr", use_video_port=True): image = frame.array gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) blurred = cv2.GaussianBlur(gray, (5, 5), 0) edges = cv2.Canny(blurred, 50, 150) # 车牌定位逻辑（示例简化） contours, _ = cv2.findContours(edges, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) for cnt in contours: x, y, w, h = cv2.boundingRect(cnt) if 2 < w/h < 5 and w > 100: plate = gray[y:y+h, x:x+w] text = pytesseract.image_to_string(plate, config='--psm 7') print("识别结果:", text) cv2.rectangle(image, (x, y), (x+w, y+h), (0, 255, 0), 2) cv2.imshow("Frame", image) raw_capture.truncate(0) if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'): break cv2.destroyAllWindows() ``` #### 优化建议 - **性能提升**：降低图像分辨率或使用 ROI（感兴趣区域）缩小处理范围。 - **准确率增强**：结合颜色阈值与形态学操作定位车牌，或训练专用 OCR 模型。