检测和识别车牌现在python就能实现了

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本文将使用Python创建一个车牌检测和识别程序。该程序对输入图像进行处理，检测和识别车牌，最后显示车牌字符，作为输出内容。
　　一、创建Python环境
　　要轻松地完成本教程，您需要熟悉Python基础知识。应先创建程序环境。
　　在开始编程之前，您需要在环境中安装几个库。打开任何Python IDE，创建一个Python文件。在终端上运行命令以安装相应的库。您应该在计算机上预先安装Python PIP。
　　·OpenCV-Python：您将使用这个库对输入图像进行预处理，并显示各个输出图像。pip install OpenCV-Python
　　· imutils：您将使用这个库将原始输入图像裁剪成所需的宽度。pip install imutils
　　· pytesseract：您将使用这个库提取车牌字符，并将它们转换成字符串。pip install pytesseractpytesseract库依赖Tesseract OCR引擎进行字符识别。
　　二、如何在您的计算机上安装Tesseract OCR？
　　Tesseract OCR是一种可以识别语言字符的引擎。在使用pytesseract库之前，您应该在计算机上安装它。步骤如下：
　　1. 打开任何基于Chrome的浏览器。
　　2. 下载Tesseract OCR安装程序。
　　3. 运行安装程序，像安装其他程序一样安装它。
　　准备好环境并安装tesseract OCR后，您就可以编写程序了。
　　1.导入库
　　首先导入在环境中安装的库。导入库让您可以在项目中调用和使用它们的函数。
　　· import cv2
　　· import imutils
　　· import pytesseract
　　您需要以cv2形式导入OpenCV-Python库。使用与安装时相同的名称导入其他库。
　　2.获取输入
　　然后将pytesseract指向安装Tesseract引擎的位置。使用cv2.imread函数将汽车图像作为输入。将图像名称换成您在使用的那个图像的名称。将图像存储在项目所在的同一个文件夹中，以方便操作。

1. pytesseract.pytesseract.tesseract_cmd = 'C:\\Program Files\\Tesseract-OCR\\tesseract.exe'
   
2. 　　original_image = cv2.imread('image3.jpeg')

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您可以将下面的输入图像换成想要使用的图像。
　　3.预处理输入
　　将图像宽度调整为500像素，然后将图像转换成灰度图像，因为canny边缘检测函数只适用于灰度图像。最后，调用bilateralFilter函数以降低图像噪声。

1. original_image = imutils.resize(original_image, width=500 )
   
2. 　　gray_image = cv2.cvtColor(original_image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
   
3. 　　gray_image = cv2.bilateralFilter(gray_image, 11, 17, 17)

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4.在输入端检测车牌
　　检测车牌是确定汽车上有车牌字符的那部分的过程。
　　（1）执行边缘检测
　　先调用cv2.Canny函数，该函数可自动检测预处理图像上的边缘。

1. 　　edged_image = cv2.Canny(gray_image, 30,200)
   

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我们将通过这些边缘找到轮廓。
　　（2）寻找轮廓
　　调用cv2.findContours函数，并传递边缘图像的副本。这个函数将检测轮廓。使用cv2.drawContours函数，绘制原始图像上已检测的轮廓。最后，输出所有可见轮廓已绘制的原始图像。

1. 　contours, new = cv2.findContours(edged_image.copy(), cv2.RETR_LIST, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
   
2. 　　img1 = original_image.copy()
   
3. 　　cv2.drawContours(img1, contours, -1, (0, 255, 0), 3)
   
4. 　　cv2.imshow("img1", img1)

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该程序绘制它在汽车图像上找到的所有轮廓。

　　找到轮廓后，您需要对它们进行筛选，以确定最佳候选轮廓。
　　（3）筛选轮廓
　　根据最小面积30对轮廓进行筛选。忽略小于这个面积的轮廓，因为它们不太可能是车牌轮廓。复制原始图像，在图像上绘制前30个轮廓。最后，显示图像。

1. 　contours = sorted(contours, key = cv2.contourArea, reverse = True)[:30]
   
2. 　　# stores the license plate contour
   
3. 　　screenCnt = None
   
4. 　　img2 = original_image.copy()
   
5. 　　# draws top 30 contours
   
6. 　　cv2.drawContours(img2, contours, -1, (0, 255, 0), 3)
   
7. 　　cv2.imshow("img2", img2)

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现在轮廓数量比开始时要少。唯一绘制的轮廓是那些近似含有车牌的轮廓。

　　最后，您需要遍历已筛选的轮廓，确定哪一个是车牌。
　　（4）遍历前30个轮廓
　　创建遍历轮廓的for循环。寻找有四个角的轮廓，确定其周长和坐标。存储含有车牌的轮廓的图像。最后，在原始图像上绘制车牌轮廓并加以显示。

1. count = 0
   
2. 　　idx = 7
   
3. 　　for c in contours:
   
4. 　　    # approximate the license plate contour
   
5. 　　    contour_perimeter = cv2.arcLength(c, True)
   
6. 　　    approx = cv2.approxPolyDP(c, 0.018 * contour_perimeter, True)
   
7. 　　    # Look for contours with 4 corners
   
8. 　　    if len(approx) == 4:
   
9. 　　        screenCnt = approx
   
10. 　　        # find the coordinates of the license plate contour
    
11. 　　        x, y, w, h = cv2.boundingRect(c)
    
12. 　　        new_img = original_image [ y: y + h, x: x + w]
    
13. 　　        # stores the new image
    
14. 　　        cv2.imwrite('./'+str(idx)+'.png',new_img)
    
15. 　　        idx += 1
    
16. 　　        break
    
17. 　　# draws the license plate contour on original image
    
18. 　　cv2.drawContours(original_image , [screenCnt], -1, (0, 255, 0), 3)
    
19. 　　cv2.imshow("detected license plate", original_image )

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循环之后，程序已识别出含有车牌的那个轮廓。

　　5.识别检测到的车牌
　　识别车牌意味着读取已裁剪车牌图像上的字符。加载之前存储的车牌图像并显示它。然后，调用pytesseract.image_to_string函数，传递已裁剪的车牌图像。这个函数将图像中的字符转换成字符串。

1. # filename of the cropped license plate image
   
2. 　　cropped_License_Plate = './7.png'
   
3. 　　cv2.imshow("cropped license plate", cv2.imread(cropped_License_Plate))
   
4. 　　# converts the license plate characters to string
   
5. 　　text = pytesseract.image_to_string(cropped_License_Plate, lang='eng')

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已裁剪的车牌如下所示。上面的字符将是您稍后在屏幕上输出的内容。

　　检测并识别车牌之后，您就可以显示输出了。
　　6.显示输出
　　这是最后一步。您将提取的文本输出到屏幕上。该文本含有车牌字符。

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

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　程序的预期输出应该如下图所示：

　　车牌文本可以在终端上看到。
　　三、磨砺您的Python技能
　　用Python检测和识别车牌是一个有意思的项目。它有挑战性，所以应该会帮助您学到关于Python的更多知识。
　　说到编程，实际运用是掌握一门语言的关键。为了锻炼技能，您需要开发有意思的项目。