前言

大家好！我是🍑同学！
今天是入住CSDN的第二天，希望大家多多支持我！

桃子为了感谢每一个关注我的小可爱：每篇文章的项目源码都是无偿分享滴。

很多csdn的功能桃子还在研究中，还有桃子的文笔不好勿怪，会慢慢进步跟大家一起学习的

最后——如果文章有帮助到你，记得“关注”、“点赞”、“评论”三连哦~

我在这里，有兴趣的小可爱跟我一起学习，开启编程之旅叭！
 

    随着行业的发展，市场各式各样的需求，市场对车牌识别系统(车牌识别系统)的需求越来越广

泛，今天小编就带大家简单的做一款车牌识别系统小程序啦！！

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Nov  1）背景环境

开发工具—Python版本：3.6.4

相关模块：cv2模块；numpy模块。

环境搭建：安装Python并添加到环境变量，pip安装需要的相关模块即可。

原理简介：注意这不是车牌号识别，是车牌检测。

因为车牌形状比较单一，所以我参考了一些简单的传统算法实现的，没有使用深度学习。效果比较一般。不适用于复杂环境下的车牌检测。

直接调的OpenCV的函数接口，没有从0开始实现，所以总体技术含量较低。

Nov  2）步骤

其流程为：

Step1：

对图片进行一些预处理，包括灰度化、高斯平滑、中值滤波、Sobel算子边缘检测等等。

Step2：

利用OpenCV对预处理后的图像进行轮廓查找，然后根据一些参数判断该轮廓是否为车牌轮廓。

​使用演示：

在cmd窗口运行detect.py文件即可。

使用前请先指定需要检测的图片路径：

​

代码演示：

# python车牌检测 # Author: Charles  import cv2
import numpy as np# 形态学处理
def Process(img):# 高斯平滑gaussian = cv2.GaussianBlur(img, (3, 3), 0, 0, cv2.BORDER_DEFAULT)# 中值滤波median = cv2.medianBlur(gaussian, 5)# Sobel算子# 梯度方向: xsobel = cv2.Sobel(median, cv2.CV_8U, 1, 0, ksize=3)# 二值化ret, binary = cv2.threshold(sobel, 170, 255, cv2.THRESH_BINARY)# 核函数element1 = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (9, 1))element2 = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (9, 7))# 膨胀dilation = cv2.dilate(binary, element2, iterations=1)# 腐蚀erosion = cv2.erode(dilation, element1, iterations=1)# 膨胀dilation2 = cv2.dilate(erosion, element2, iterations=3)return dilation2
def GetRegion(img):regions = []# 查找轮廓_, contours, hierarchy = cv2.findContours(img, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)for contour in contours:area = cv2.contourArea(contour)if (area < 2000):continueeps = 1e-3 * cv2.arcLength(contour, True)approx = cv2.approxPolyDP(contour, eps, True)rect = cv2.minAreaRect(contour)box = cv2.boxPoints(rect)box = np.int0(box)height = abs(box[0][1] - box[2][1])width = abs(box[0][0] - box[2][0])ratio =float(width) / float(height)if (ratio < 5 and ratio > 1.8):regions.append(box)return regionsdef detect(img):# 灰度化gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)prc = Process(gray)regions = GetRegion(prc)print('[INFO]:Detect %d license plates' % len(regions))for box in regions:cv2.drawContours(img, [box], 0, (0, 255, 0), 2)cv2.imshow('Result', img)cv2.imwrite('result.jpg', img)cv2.waitKey(0)cv2.destroyAllWindows()

 Nov  3) ​效果如下

3.1第一组：

 

 3.2第二组：

 

 小结

​好啦！喵星人就欣赏到这里咧。🎈🎈🎈🎈🎈🎈你家也养猫嘛？哈哈哈 跟我交流一下心得我也想养一只了！

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