### Python 车牌识别系统代码及结果图片展示 以下是一个基于 OpenCV 和 Tesseract 的车牌识别系统的完整实现。该代码展示了如何从图像中检测车牌区域并识别车牌字符。 ```python import cv2 import pytesseract import numpy as np # 加载图像 def load_image(image_path): image = cv2.imread(image_path) return image # 预处理图像 def preprocess_image(image): gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 转换为灰度图 blur = cv2.GaussianBlur(gray, (5, 5), 0) # 高斯模糊 edged = cv2.Canny(blur, 10, 200) # 边缘检测 return edged # 查找轮廓 def find_contours(edged): contours, _ = cv2.findContours(edged, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) contours = sorted(contours, key=cv2.contourArea, reverse=True)[:10] screenCnt = None for c in contours: peri = cv2.arcLength(c, True) approx = cv2.approxPolyDP(c, 0.018 * peri, True) if len(approx) == 4: # 寻找矩形轮廓 screenCnt = approx break return screenCnt # 提取车牌区域 def extract_plate(image, screenCnt): mask = np.zeros(gray.shape, np.uint8) new_image = cv2.drawContours(mask, [screenCnt], 0, 255, -1,) new_image = cv2.bitwise_and(image, image, mask=mask) (x, y) = np.where(mask == 255) (topx, topy) = (np.min(x), np.min(y)) (bottomx, bottomy) = (np.max(x), np.max(y)) cropped = gray[topx:bottomx+1, topy:bottomy+1] return cropped # 识别车牌字符 def recognize_text(cropped): text = pytesseract.image_to_string(cropped, config='--psm 11') return text if __name__ == "__main__": image_path = "car_license_plate.jpg" # 替换为你的车牌图片路径 image = load_image(image_path) edged = preprocess_image(image) screenCnt = find_contours(edged) if screenCnt is not None: cropped = extract_plate(image, screenCnt) text = recognize_text(cropped) print("车牌号码:", text) # 显示结果 cv2.imshow("Original Image", image) cv2.imshow("Cropped Plate", cropped) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() else: print("未检测到车牌") ``` #### 结果图片展示 在运行上述代码后，可以生成两个关键的图像结果： 1. **原始图像**：显示输入的车辆图像。 2. **裁剪后的车牌图像**：显示提取出的车牌区域。 为了查看结果图片，请确保在代码运行时保存或导出这些图像。例如，在 `cv2.imshow` 后添加以下代码保存图像： ```python cv2.imwrite("cropped_plate.jpg", cropped) ``` 这将保存裁剪后的车牌图像到当前目录下[^3]。 #### 注意事项 - 确保安装了必要的库：`opencv-python`, `pytesseract`, 和 `Tesseract OCR` 引擎[^4]。 - 如果 Tesseract OCR 未正确配置，可能需要调整其路径。例如，设置 `pytesseract.pytesseract.tesseract_cmd` 到正确的 Tesseract 可执行文件路径[^5]。 ---