基于Python的车牌识别系统实现

import cv2
import numpy as np
import pytesseract
from PIL import Image
 
def preprocess_image(image_path):
    # 读取图片并转为灰度图
    image = cv2.imread(image_path)
    gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
 
    # 使用自适应阈值进行二值化
    thresh = cv2.adaptiveThreshold(
        gray, 255, cv2.ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C, cv2.THRESH_BINARY_INV, 11, 2)
 
    return thresh
 
def extract_license_plate(image_path):
    # 预处理图片
    thresh = preprocess_image(image_path)
 
    # 寻找轮廓
    contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
 
    # 根据轮廓大小进行排序，找到最大的轮廓
    contours = sorted(contours, key=cv2.contourArea, reverse=True)[:5]
 
    # 遍历轮廓并提取车牌区域
    for contour in contours:
        # 计算轮廓的边界框
        x, y, w, h = cv2.boundingRect(contour)
 
        # 通过比例筛选可能的车牌区域
        if (float(h) / w > 2.5 and w > h):
            # 裁剪车牌区域
            license_plate = thresh[y:y + h, x:x + w]
 
            # 保存车牌图片
            cv2.imwrite('license_plate.jpg', license_plate)
 
            # 返回处理好的车牌图片路径
            return 'license_plate.jpg'
 
    return None
 
def recognize_license_plate(license_plate_image_path):
    # 加载中文字典
    pytesseract.set_dictionary_path('chi_sim.traineddata')
 
    # 指定使用中文识别
    pytesseract.pytesseract.tesseract_cmd = r'C:\Program Files\Tesseract-OCR\tesseract.exe'
    pytesseract.image_to_string(Image.open(license_plate_image_path), lang='chi_sim')
 
 
# 示例使用
image_path = 'car_image.jpg'
license_plate_image_path = extract_license_plate(image_path)
if license_plate_image_path:
    print(recognize_license_plate(license_plate_image_path))
else:
    print("未找到车牌区域")

这个代码示例展示了如何实现一个简单的车牌识别系统。它包括了图像预处理、轮廓查找、车牌区域定位，以及使用Tesseract OCR进行车牌字符识别的主要步骤。这个流程是车牌识别系统的基本框架，对于学习图像处理和文字识别技术有很好的指导价值。