【Python实战】——Python+Opencv是实现车牌自动识别

要实现车牌自动识别，你可以使用Python的OpenCV库来进行图像处理，并结合机器学习或深度学习模型来识别车牌字符。以下是一个简化的例子，演示如何使用OpenCV预处理图像和使用简单的机器学习模型。

首先，你需要安装必要的库：

pip install opencv-python
pip install imutils
pip install numpy
pip install scikit-learn

然后，你可以使用以下代码进行车牌识别：

import cv2
import imutils
import numpy as np
from sklearn import svm
 
# 加载SVM分类器
svc = cv2.ml.SVM_load('svm_data.yml')
 
# 读取车牌图像
image = cv2.imread('license_plate.jpg')
 
# 预处理图像（例如：灰度化、二值化等）
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
 
# 使用Sobel算子检测边缘
sobel = cv2.Sobel(gray, cv2.CV_8U, 1, 0, ksize=5)
 
# 二值化处理
binary = np.uint8(sobel > 0.0 * np.max(sobel))
 
# 寻找轮廓
contours, _ = cv2.findContours(binary, cv2.RETR_LIST, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
 
# 根据轮廓大小进行排序
contours = sorted(contours, key=cv2.contourArea, reverse=True)[:5]
 
# 遍历轮廓
for contour in contours:
    # 近似轮廓
    peri = cv2.arcLength(contour, True)
    approx = cv2.approxPolyDP(contour, 0.02 * peri, True)
 
    # 如果近似轮廓有4个点，则可能是车牌区域
    if len(approx) == 4:
        cv2.drawContours(image, [approx], -1, (0, 255, 0), 3)
 
        # 裁剪车牌区域
        license_plate = imutils.resize(image[approx[0][1][1]:approx[2][1][1], approx[0][1][0]:approx[2][1][0]], width=300)
 
        # 灰度化处理
        license_plate_gray = cv2.cvtColor(license_plate, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
 
        # 对车牌字符进行分割
        # 这里省略具体的分割代码，可能需要使用OpenCV的特征点匹配或其他图像处理技术
 
        # 对分割的字符进行识别
        # 这里省略具体的识别代码，可以是字符的ASCII值或者机器学习/深度学习模型
 
# 显示结果
cv2.imshow('License Plate', image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

在实际应用中，你需要对车牌进行定位、分割、预处理，并使用更复杂的机器学习或深度学习模型来实现有效的识别。上述代码仅提供了一个基本框架，并假设你已经有了一个能够有效识别车牌字符的模型。