本篇文章给大家分享的是有关怎么在python中利用OpenCV识别车牌号码,小编觉得挺实用的,因此分享给大家学习,希望大家阅读完这篇文章后可以有所收获,话不多说,跟着小编一起来看看吧。
固安ssl适用于网站、小程序/APP、API接口等需要进行数据传输应用场景,ssl证书未来市场广阔!成为创新互联的ssl证书销售渠道,可以享受市场价格4-6折优惠!如果有意向欢迎电话联系或者加微信:13518219792(备注:SSL证书合作)期待与您的合作!1、车牌定位的主要工作是从获取的车辆图像中找到汽车牌照所在位置,并把车牌从该区域中准确地分割出来
这里所采用的是利用车牌的颜色(黄色、蓝色、绿色) 来进行定位
#定位车牌 def color_position(img,output_path): colors = [([26,43,46], [34,255,255]), # 黄色 ([100,43,46], [124,255,255]), # 蓝色 ([35, 43, 46], [77, 255, 255]) # 绿色 ] hsv = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2HSV) for (lower, upper) in colors: lower = np.array(lower, dtype="uint8") # 颜色下限 upper = np.array(upper, dtype="uint8") # 颜色上限 # 根据阈值找到对应的颜色 mask = cv2.inRange(hsv, lowerb=lower, upperb=upper) output = cv2.bitwise_and(img, img, mask=mask) k = mark_zone_color(output,output_path) if k==1: return 1 # 展示图片 #cv2.imshow("image", img) #cv2.imshow("image-color", output) #cv2.waitKey(0) return 0
2、将车牌提取出来
def mark_zone_color(src_img,output_img): #根据颜色在原始图像上标记 #转灰度 gray = cv2.cvtColor(src_img,cv2.COLOR_BGR2GRAY) #图像二值化 ret,binary = cv2.threshold(gray,0,255,cv2.THRESH_BINARY) #轮廓检测 x,contours,hierarchy = cv2.findContours(binary,cv2.RETR_TREE,cv2.CHAIN_APPROX_NONE) #drawing = img #cv2.drawContours(drawing, contours, -1, (0, 0, 255), 3) # 填充轮廓颜色 #cv2.imshow('drawing', drawing) #cv2.waitKey(0) #print(contours) temp_contours = [] # 存储合理的轮廓 car_plates=[] if len(contours)>0: for contour in contours: if cv2.contourArea(contour) > Min_Area: temp_contours.append(contour) car_plates = [] for temp_contour in temp_contours: rect_tupple = cv2.minAreaRect(temp_contour) rect_width, rect_height = rect_tupple[1] if rect_width < rect_height: rect_width, rect_height = rect_height, rect_width aspect_ratio = rect_width / rect_height # 车牌正常情况下宽高比在2 - 5.5之间 if aspect_ratio > 2 and aspect_ratio < 5.5: car_plates.append(temp_contour) rect_vertices = cv2.boxPoints(rect_tupple) rect_vertices = np.int0(rect_vertices) if len(car_plates)==1: oldimg = cv2.drawContours(img, [rect_vertices], -1, (0, 0, 255), 2) #cv2.imshow("che pai ding wei", oldimg) # print(rect_tupple) break #把车牌号截取出来 if len(car_plates)==1: for car_plate in car_plates: row_min,col_min = np.min(car_plate[:,0,:],axis=0) row_max,col_max = np.max(car_plate[:,0,:],axis=0) cv2.rectangle(img,(row_min,col_min),(row_max,col_max),(0,255,0),2) card_img = img[col_min:col_max,row_min:row_max,:] cv2.imshow("img",img) cv2.imwrite(output_img + '/' + 'card_img' + '.jpg',card_img) cv2.imshow("card_img.",card_img) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() return 1 return 0
以上就是怎么在python中利用OpenCV识别车牌号码,小编相信有部分知识点可能是我们日常工作会见到或用到的。希望你能通过这篇文章学到更多知识。更多详情敬请关注创新互联成都网站设计公司行业资讯频道。
另外有需要云服务器可以了解下创新互联scvps.cn,海内外云服务器15元起步,三天无理由+7*72小时售后在线,公司持有idc许可证,提供“云服务器、裸金属服务器、高防服务器、香港服务器、美国服务器、虚拟主机、免备案服务器”等云主机租用服务以及企业上云的综合解决方案,具有“安全稳定、简单易用、服务可用性高、性价比高”等特点与优势,专为企业上云打造定制,能够满足用户丰富、多元化的应用场景需求。