### 车牌图像分割及字符识别定位 #### 图像预处理 在进行车牌的分割与字符识别前，通常需要对输入图片进行一系列预处理操作。这些操作包括灰度化、高斯模糊以及二值化等步骤[^3]。 ```python import cv2 # 加载原始图像 img = cv2.imread('car_plate.jpg') # 将彩色图像转换为灰度图 gray_img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 使用高斯模糊去除噪声 blurred_img = cv2.GaussianBlur(gray_img, (5, 5), 0) # 应用自适应阈值方法获取二值化图像 _, binary_img = cv2.threshold(blurred_img, 100, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV) ``` #### 边缘检测与轮廓提取 为了准确定位车牌区域，可以通过边缘检测算法（如Canny算子）来增强目标边界，并利用`findContours`函数提取可能属于车牌的候选区域[^1]。 ```python # Canny边缘检测 edges = cv2.Canny(binary_img, 100, 200) # 查找所有外部轮廓 contours, _ = cv2.findContours(edges.copy(), cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) ``` #### 车牌区域筛选 由于车辆牌照具有特定的比例关系和面积范围，在众多检测到的矩形框中挑选符合条件的部分作为最终结果是非常重要的一步[^2]。 ```python for contour in contours: x, y, w, h = cv2.boundingRect(contour) # 假设合理的宽高比例应在2~5之间 aspect_ratio = float(w)/h if 2 <= aspect_ratio <= 5 and w*h > 800: plate_region = gray_img[y:y+h, x:x+w] break ``` #### 字符切割与OCR识别 当成功截取出完整的车牌部分之后，则需进一步完成单个汉字或者字母之间的分离工作；最后借助Tesseract这样的第三方工具来进行光学文字读取任务[^4]。 ```python from PIL import Image import pytesseract # 对裁剪后的车牌做垂直投影分析得到每列黑色像素总数数组 histogram = np.sum(plate_region == 0, axis=0) split_indices = [] start_index = None end_index = None for i in range(len(histogram)): if histogram[i] != 0 and start_index is None: start_index = i elif histogram[i] == 0 and start_index is not None: end_index = i split_indices.append((start_index,end_index)) start_index = None end_index = None characters = [] for idx_pair in split_indices: char_image = plate_region[:,idx_pair[0]:idx_pair[1]] characters.append(char_image) recognized_text = '' for character in characters: pil_im = Image.fromarray(character).convert('L') recognized_char = pytesseract.image_to_string(pil_im, lang='eng', config='--psm 10 --oem 3 -c tessedit_char_whitelist=ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ0123456789') recognized_text += recognized_char.strip() print(recognized_text) ```