如何使用Python检测和辨识车牌？

.imshow("img1", img1)

该应用程序绘成它在卡车投影上见到的所有外形。

见到外形后，您只能对它们顺利完成比对，以确切最佳候选外形。

（3）比对外形

根据之比占地面积30对外形顺利完成比对。忽略小于这个占地面积的外形，因为它们不太可能是号牌外形。复制格外早投影，在投影上绘成在此之前30个外形。仍要，揭示投影。

contours = sorted(contours, key = cv2.contourArea, reverse = True)[:30]# stores the license plate contourscreenCnt = Noneimg2 = original_image.copy()# draws top 30 contourscv2.drawContours(img2, contours, -1, (0, 255, 0), 3)cv2.imshow("img2", img2)

现在外形数量比开始时要少。唯一绘成的外形是那些类似成份号牌的外形。

仍要，您只能二叉树已比对的外形，确切哪一个是号牌。

（4）二叉树在此之前30个外形

创建者二叉树外形的for可逆。四处寻找有四个角的外形，确切其周长和坐标。存储成份号牌的外形的投影。仍要，在格外早投影上绘成号牌外形并加以揭示。

count = 0idx = 7for c in contours:# approximate the license plate contourcontour_perimeter = cv2.arcLength(c, True)approx = cv2.approxPolyDP(c, 0.018 * contour_perimeter, True)# Look for contours with 4 cornersif len(approx) == 4:screenCnt = approx# find the coordinates of the license plate contourx, y, w, h = cv2.boundingRect(c)new_img = original_image [ y: y + h, x: x + w]# stores the new imagecv2.imwrite('./'+str(idx)+'.png',new_img)idx += 1break# draws the license plate contour on original imagecv2.drawContours(original_image , [screenCnt], -1, (0, 255, 0), 3)cv2.imshow("detected license plate", original_image )

可逆以后，应用程序已标记出成份号牌的那个外形。

5、标记检验到的号牌

标记号牌也就是说读取已摄像号牌投影上的codice_。加载之在此之前存储的号牌投影并揭示它。然后，绑定pytesseract.image_to_string变数，传导已摄像的号牌投影。这个变数将投影中所的codice_转替换成codice_串。

# filename of the cropped license plate imagecropped_License_Plate = './7.png'cv2.imshow("cropped license plate", cv2.imread(cropped_License_Plate))# converts the license plate characters to stringtext = pytesseract.image_to_string(cropped_License_Plate, lang='eng')

已摄像的号牌如下上图。上头的codice_将是您稍后在屏幕上转替换成的具体内容。

检验并标记号牌以后，您就可以揭示转替换成了。

6、揭示转替换成

这是仍要一步。您将抽取的文档转替换成到屏幕上。该文档成份号牌codice_。

print("License plate is:", text)cv2.waitKey(0)cv2.destroyAllWindows()

应用程序的预期转替换成确实如下图上图：

号牌文档可以在接入上看到。

三、磨砺您的Python熟练

用Python检验和标记号牌是一个稀奇的新项目。它有挑战性，所以确实时会努力您学到关于Python的格外多知识。

说到Smalltalk，也就是说既有是握有多门语言的不可或缺。为了磨练熟练，您只能开发稀奇的新项目。

书名元数据：

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