大家好,我是架构君,一个会写代码吟诗的架构师。今天说一说车牌号识别 python + opencv「建议收藏」,希望能够帮助大家进步!!!
包括算法和客户端界面,只有2个文件,surface.py是界面代码,predict.py是算法代码,界面不是重点所以用tkinter写得很简单。
使用方法:
版本:python3.4.4,opencv3.4和numpy1.14和PIL5
github:https://github.com/wzh191920/License-Plate-Recognition
gitee:https://gitee.com/wzh191920/License-Plate-Recognition
下载源码,并安装python、numpy、opencv的python版、PIL,运行surface.py即可
算法思想来自于网上资源,先使用图像边缘和车牌颜色定位车牌,再识别字符。车牌定位在predict方法中,为说明清楚,完成代码和测试后,加了很多注释,请参看源码。车牌字符识别也在predict方法中,请参看源码中的注释,需要说明的是,车牌字符识别使用的算法是opencv的SVM, opencv的SVM使用代码来自于opencv附带的sample,StatModel类和SVM类都是sample中的代码。SVM训练使用的训练样本来自于github上的EasyPR的c++版本。由于训练样本有限,你测试时会发现,车牌字符识别,可能存在误差,尤其是第一个中文字符出现的误差概率较大。
额外说明:算法代码只有500行,测试中发现,车牌定位算法的参数受图像分辨率、色偏、车距影响,有的车型识别效果有待提高。
界面效果: