【OpenCV实战】简洁易懂的车牌号识别Python+OpenCV实现“超详解”（含代码）

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分类专栏： OPenCV自学记录 文章标签： 图像识别 python opencv 计算机视觉
于 2020-04-22 10:15:33 首次发布
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前面4篇博客介绍了OpenCV图像处理的基础知识，本篇博客利用前4篇的知识完成一个小项目——车牌号码识别。该篇博客的代码可以满足小区门禁车牌号的识别。本篇博客是前4篇博客知识的一个综合运用。感觉学会了这个可以实现一系列的图像识别任务。。。毕竟好多技巧都是共通的
首先要感谢 大佬的博客 ，在它的基础上完成了自己的识别任务。

简洁易懂的车牌号识别Python实现“超详解”（含代码）

1、整体思路

首先附上本次识别的图片：（图片是我在百度上找的）
在这里插入图片描述
基于OpenCV车牌号识别总体分为四个步骤：
（1）提取车牌位置，将车牌从图中分割出来；
（2）车牌字符的分割；
（3）通过模版匹配识别字符；
（4）将结果绘制在图片上显示出来。
与深度学习相比，传统图像处理的识

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Python+OpenCV实现车牌号识别超详细教程
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在前面的四篇博客中，我们已经学习了OpenCV图像处理的基础知识。而本篇博客将借助这些基础知识，完成一个车牌号码识别的小项目。这个项目能够满足小区门禁系统中车牌号识别的需求，是对前四篇博客知识的综合运用。通过学习这个项目，你会发现很多图像识别任务的技巧是相通的。在此，我要感谢一位大佬的博客，我在其基础上完成了自己的车牌号识别任务，其代码简洁易懂。 1. 整体思路 本次车牌号识别的图片是在网上找到的。车牌号识别过程主要分为四个步骤： （1）提取车牌位置。从图像中定位车牌区域，通常通过边缘检测和形态学操作实现。 （2）车牌字符分割。将车牌内的字符分割开来，便于后续单独处理。 （3）模板匹配识别字符。利用模板匹配方法，对比字符模板与图像中的候选区域，识别字符。 （4）结果绘制与显示。将识别出的字符组合成车牌号码，并在原图上显示。 2. 代码详解 在实现过程中，我们使用OpenCV的图像处理函数，如边缘检测、阈值化、形态学操作和模板匹配等，还可能涉及一些自定义辅助函数。在Jupyter Notebook中编写代码，便于观察每一步的效果。 （1）导入必要的库，定义显示函数和图像去噪灰度处理函数。然后进行车牌位置提取，先对图像进行去噪灰度处理，再用Sobel算子进行边缘检测，接着进行阈值化操作，最后利用形态学操作增强和分离车牌边缘，以便准确识别车牌轮廓。 （2）在处理后的图像上，通过轮廓检测找到车牌边界，进而对车牌内的字符进行处理。字符分割通常涉及垂直方向的边缘检测和再次形态学操作，以分离相邻字符，可能还会用到滑动窗口等方法。 （3）模板匹配识别字符时，预先准备一套包含所有可能字符的模板库，通过对比找到最佳匹配。 3. 总结 传统图像处理方法在车牌识别中虽有一定效果，但对光照、角度变化等因素较敏感，泛化能力弱。而深度学习方法如CNN虽识别性能更好，但需大量训练数据。本项目基于前人工作，
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这是一整套的车牌定位程序，其汉字由于作者比较懒做字符集的时候只做了。三个省份的：粤，鄂，湘。这个程序公开是为了向ForeverYang2015致敬，当初是他的公开程序才让我开始接触车牌识别。
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（1）提取车牌位置，将车牌从图中分割出来； （2）车牌字符的分割； （3）通过模版匹配识别字符； （4）将结果绘制在图片上显示出来。 import cv2 from matplotlib import pyplot as plt import os import numpy as np # plt显示彩色图片 def plt_show0(img): # cv2与plt的图像通道不同：cv2为[b,g,r];plt为[r, g, b] b, g, r = cv2.split(img)
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十年以上架构设计经验，专注于软件架构和人工智能领域，对机器视觉、NLP、音视频等领域都有涉猎
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汽车车牌识别（License Plate Recognition）是一个日常生活中的普遍应用，特别是在智能交通系统中，汽车牌照识别发挥了巨大的作用。汽车牌照的自动识别技术是把处理图像的方法与计算机的软件技术相连接在一起，以准确识别出车牌牌照的字符为目的，将识别出的数据传送至交通实时管理系统，以最终实现交通监管的功能。在车牌自动识别系统中，从汽车图像的获取到车牌字符处理是一个复杂的过程，主要分为四个阶段：图像获取、车牌定位、字符分割以及字符识别。
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该篇文章将以实战形式演示利用Python结合Opencv实现车牌识别，全程涉及图像预处理、车牌定位、车牌分割、通过模板匹配识别结果输出。该项目对于智能交通、车辆管理等领域具有实际应用价值。通过自动识别车牌号码，可以实现车辆追踪、违章查询、停车场管理等功能，提高交通管理的效率和准确性。可用于车牌识别技术学习。
车牌号码识别python+opencv
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采用python+opencv进行车牌号码识别程序编写。程序介绍及部分解释参加https://blog.youkuaiyun.com/chenkz123/article
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这个是自己用Python2.7写的基于opencv的车牌识别,目前识别率还是不怎么高,车牌定位采用的是形态学变换,分割是自己写的一个算法,识别部分采用的是kNN算法,有详细的注释!
Python+OpenCv实现车牌检测与识别
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算法思想来自于网上资源，先使用图像边缘和车牌颜色定位车牌，再识别字符。算法代码只有500行，测试中发现，车牌定位算法的参数受图像分辨率，色偏，车距影响，有的车型识别效果有待提高。
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python配合Opencv库 实现的车牌识别定位及分割代码：1、将采集到的彩色车牌图像转换成灰度图 2、灰度化的图像利用高斯平滑处理后，再对其进行中直滤波 3、使用Sobel算子对图像进行边缘检测 4、对二值化的图像进行腐蚀，膨胀，开运算，闭运算的形态学组合变换 5、对形态学变换后的图像进行轮廓查找，根据车牌的长宽比提取车牌 可作为Python,opencv及车牌识别技术的学习用。
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车牌号识别Python+OpenCV实现（含代码）可以直接运行 车牌号识别Python+OpenCV实现（含代码）可以直接运行 车牌号识别Python+OpenCV实现（含代码）可以直接运行 车牌号识别Python+OpenCV实现（含代码）可以直接运行 车牌号识别Python+OpenCV实现（含代码）可以直接运行 车牌号识别Python+OpenCV实现（含代码）可以直接运行 车牌号识别Python+OpenCV实现（含代码）可以直接运行 车牌号识别Python+OpenCV实现（含代码）可以直接运行
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车牌字符分割是图像识别领域的一个重要问题，使用OpenCV可以实现车牌字符分割。下面我简单介绍一下车牌字符分割的步骤： 1. 车牌定位：采用Haar特征分类器或者Adaboost分类器进行车牌定位，将车牌从图像中分离出来。 2. 预处理：对车牌图像进行预处理，去除噪声和干扰，增强车牌字符的对比度。 3. 字符分割：采用图像处理算法对车牌字符进行分割，得到单个字符的图像。 4. 字符识别：对每个字符进行识别，得到车牌号码。 下面是代码示例： ``` import cv2 import numpy as np # 车牌字符分割 def plate_segmentation(img): # 灰度化 gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 二值化 ret, thresh = cv2.threshold(gray, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV + cv2.THRESH_OTSU) # 膨胀操作 kernel = np.ones((3, 3), np.uint8) dilation = cv2.dilate(thresh, kernel, iterations=1) # 查找轮廓 contours, hierarchy = cv2.findContours(dilation, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) # 获取字符区域 rect_list = [] for contour in contours: rect = cv2.boundingRect(contour) x, y, w, h = rect if w > h: rect_list.append(rect) # 对字符区域进行排序 rect_list.sort() # 存储字符图像 char_img_list = [] for rect in rect_list: x, y, w, h = rect char_img = img[y:y + h, x:x + w] char_img_list.append(char_img) return char_img_list ``` 这是一个简单的车牌字符分割的实现，首先将车牌图像进行灰度化和二值化处理，然后进行膨胀操作，接着查找轮廓，获取字符区域，对字符区域进行排序，最后存储字符图像。需要注意的是，在实际应用中，需要根据具体情况对车牌字符分割算法进行优化和改进，以提高分割准确率。
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