opencv 车牌识别

车牌识别的具体步骤

• 通过Haar定位车牌的大体位置
• 对车牌进行预处理
• 调用tesseract进行文字识别

车牌预处理包括的内容

• 对车牌进行二值化处理
• 进行形态学处理
• 滤波去除噪点
• 缩放

tesseract的安装

• brew install tesseract tesseract-lang
• pip3 install pytesseract

import cv2 as cv
import numpy as np
import pytesseract
# 第一步，创建Haar级联器
plate = cv.CascadeClassifier(r'C:\ProgramData\Anaconda3\Lib\site-packages\cv2\data\haarcascade_russian_plate_number.xml')

# 第二步，导入人脸识别的图片并将其灰度化
img = cv.imread(r'C:\Users\Administrator\Desktop\plate2.png')
gray = cv.cvtColor(img, cv.COLOR_BGR2GRAY)
# 第三步，进行人脸识别
# [[x,y,w,h]]
plates = plate.detectMultiScale(gray, 1.1, 3)
for (x, y, w, h) in plates:
    cv.rectangle(img, (x, y), (x+w, y+h), (0, 0, 255), 2)

# 对获取的车牌进行预处理
# 1. 提取ROI
roi = gray[y:y+h, x:x+w]
# 2. 进行二值化
ret, roi_bin = cv.threshold(roi, 0, 255, cv.THRESH_BINARY + cv.THRESH_OTSU)

print(pytesseract.image_to_string(roi_bin, lang="chi_sim+eng", config='--psm 8 --oem 3'))

cv.imshow("plate", img)
cv.imshow('roi_bin', roi_bin)
cv.waitKey(0)