Python实战：车牌自动识别系统
项目简介
本项目旨在利用Python结合OpenCV库实现车牌自动识别功能。通过图像预处理、车牌定位、车牌字符分割以及模板匹配识别等关键步骤，该项目能够自动识别车辆图像中的车牌号码，具有广泛的应用前景，如智能交通、车辆管理等领域。
功能模块
1. 图像预处理
- 灰度化：将彩色图像转换为灰度图像，减少计算复杂度。
- 二值化：通过设定阈值将灰度图像转换为二值图像，突出车牌区域。
- 滤波去噪：使用滤波器去除图像中的噪声，提高车牌区域的清晰度。
2. 车牌定位
- 边缘检测：利用Canny边缘检测算法检测图像中的边缘。
- 轮廓查找：通过查找图像中的轮廓，定位车牌区域。
- 形态学操作：使用形态学操作（如膨胀、腐蚀）进一步优化车牌区域的提取。
3. 车牌字符分割
- 垂直投影法：通过计算图像的垂直投影，分割出每个字符区域。
- 滑动窗口法：使用滑动窗口技术逐行扫描图像，分割字符。
4. 字符识别
- 模板匹配：将分割出的字符与预先准备的字符模板库进行匹配，识别出具体的字符内容。
项目结构
├── data/ # 数据文件夹
│ ├── images/ # 车辆图像数据
│ ├── templates/ # 字符模板库
├── src/ # 源代码文件夹
│ ├── preprocess.py # 图像预处理模块
│ ├── localization.py # 车牌定位模块
│ ├── segmentation.py # 字符分割模块
│ ├── recognition.py # 字符识别模块
│ ├── main.py # 主程序入口
├── README.md # 项目说明文档
└── requirements.txt # 依赖库列表
使用说明
- 安装依赖：
pip install -r requirements.txt - 运行程序：
python src/main.py -
输入图像： 将需要识别的车辆图像放入
data/images/文件夹中。 - 输出结果： 程序将输出识别到的车牌号码，并在控制台显示。
贡献指南
欢迎对本项目进行改进和扩展。如果您有任何建议或发现了问题，请提交Issue或Pull Request。
许可证
本项目采用MIT许可证，详情请参阅LICENSE文件。
联系我们
如有任何问题或合作意向，请联系：[your-email@example.com]。
希望通过本项目，您能够深入了解车牌识别技术，并在实际应用中发挥其价值。