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?譯者 | 布加迪
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審校 | 孫淑娟
車牌檢測與識別技術(shù)用途廣泛，可以用于道路系統(tǒng)、無票停車場、車輛門禁等。這項技術(shù)結(jié)合了計算機視覺和人工智能。
本文將使用Python創(chuàng)建一個車牌檢測和識別程序。該程序?qū)斎雸D像進行處理，檢測和識別車牌，最后顯示車牌字符，作為輸出內(nèi)容。
一、創(chuàng)建Python環(huán)境
要輕松地完成本教程，您需要熟悉Python基礎(chǔ)知識。應先創(chuàng)建程序環(huán)境。
在開始編程之前，您需要在環(huán)境中安裝幾個庫。打開任何Python IDE，創(chuàng)建一個Python文件。在終端上運行命令以安裝相應的庫。您應該在計算機上預先安裝Python PIP。
- OpenCV-Python：您將使用這個庫對輸入圖像進行預處理，并顯示各個輸出圖像。pip install OpenCV-Python
- imutils：您將使用這個庫將原始輸入圖像裁剪成所需的寬度。pip install imutils
- pytesseract：您將使用這個庫提取車牌字符，并將它們轉(zhuǎn)換成字符串。pip install pytesseractpytesseract庫依賴Tesseract OCR引擎進行字符識別。
二、如何在您的計算機上安裝Tesseract OCR？
Tesseract OCR是一種可以識別語言字符的引擎。在使用pytesseract庫之前，您應該在計算機上安裝它。步驟如下：
1. 打開任何基于Chrome的瀏覽器。
2. 下載Tesseract OCR安裝程序。
3. 運行安裝程序，像安裝其他程序一樣安裝它。
準備好環(huán)境并安裝tesseract OCR后，您就可以編寫程序了。
1.導入庫
首先導入在環(huán)境中安裝的庫。導入庫讓您可以在項目中調(diào)用和使用它們的函數(shù)。
- import cv2
- import imutils
- import pytesseract
您需要以cv2形式導入OpenCV-Python庫。使用與安裝時相同的名稱導入其他庫。
2.獲取輸入
然后將pytesseract指向安裝Tesseract引擎的位置。使用cv2.imread函數(shù)將汽車圖像作為輸入。將圖像名稱換成您在使用的那個圖像的名稱。將圖像存儲在項目所在的同一個文件夾中，以方便操作。
pytesseract.pytesseract.tesseract_cmd = 'C:\\Program Files\\Tesseract-OCR\\tesseract.exe'
original_image = cv2.imread('image3.jpeg')
您可以將下面的輸入圖像換成想要使用的圖像。
3.預處理輸入
將圖像寬度調(diào)整為500像素，然后將圖像轉(zhuǎn)換成灰度圖像，因為canny邊緣檢測函數(shù)只適用于灰度圖像。最后，調(diào)用bilateralFilter函數(shù)以降低圖像噪聲。
original_image = imutils.resize(original_image, width=500 )
gray_image = cv2.cvtColor(original_image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
gray_image = cv2.bilateralFilter(gray_image, 11, 17, 17)
4.在輸入端檢測車牌
檢測車牌是確定汽車上有車牌字符的那部分的過程。
（1）執(zhí)行邊緣檢測
先調(diào)用cv2.Canny函數(shù)，該函數(shù)可自動檢測預處理圖像上的邊緣。
edged_image = cv2.Canny(gray_image, 30,200)
我們將通過這些邊緣找到輪廓。
（2）尋找輪廓
調(diào)用cv2.findContours函數(shù)，并傳遞邊緣圖像的副本。這個函數(shù)將檢測輪廓。使用cv2.drawContours函數(shù)，繪制原始圖像上已檢測的輪廓。最后，輸出所有可見輪廓已繪制的原始圖像。
contours, new = cv2.findContours(edged_image.copy(), cv2.RETR_LIST, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
img1 = original_image.copy()
cv2.drawContours(img1, contours, -1, (0, 255, 0), 3)
cv2.imshow("img1", img1)
該程序繪制它在汽車圖像上找到的所有輪廓。
找到輪廓后，您需要對它們進行篩選，以確定最佳候選輪廓。
（3）篩選輪廓
根據(jù)最小面積30對輪廓進行篩選。忽略小于這個面積的輪廓，因為它們不太可能是車牌輪廓。復制原始圖像，在圖像上繪制前30個輪廓。最后，顯示圖像。
contours = sorted(contours, key = cv2.contourArea, reverse = True)[:30]
# stores the license plate contour
screenCnt = None
img2 = original_image.copy()
# draws top 30 contours
cv2.drawContours(img2, contours, -1, (0, 255, 0), 3)
cv2.imshow("img2", img2)
現(xiàn)在輪廓數(shù)量比開始時要少。唯一繪制的輪廓是那些近似含有車牌的輪廓。
最后，您需要遍歷已篩選的輪廓，確定哪一個是車牌。
（4）遍歷前30個輪廓
創(chuàng)建遍歷輪廓的for循環(huán)。尋找有四個角的輪廓，確定其周長和坐標。存儲含有車牌的輪廓的圖像。最后，在原始圖像上繪制車牌輪廓并加以顯示。
count = 0
idx = 7
for c in contours:
# approximate the license plate contour
contour_perimeter = cv2.arcLength(c, True)
approx = cv2.approxPolyDP(c, 0.018 * contour_perimeter, True)
# Look for contours with 4 corners
if len(approx) == 4:
screenCnt = approx
# find the coordinates of the license plate contour
x, y, w, h = cv2.boundingRect(c)
new_img = original_image [ y: y + h, x: x + w]
# stores the new image
cv2.imwrite('./'+str(idx)+'.png',new_img)
idx += 1
break
# draws the license plate contour on original image
cv2.drawContours(original_image , [screenCnt], -1, (0, 255, 0), 3)
cv2.imshow("detected license plate", original_image )
循環(huán)之后，程序已識別出含有車牌的那個輪廓。
5.識別檢測到的車牌
識別車牌意味著讀取已裁剪車牌圖像上的字符。加載之前存儲的車牌圖像并顯示它。然后，調(diào)用pytesseract.image_to_string函數(shù)，傳遞已裁剪的車牌圖像。這個函數(shù)將圖像中的字符轉(zhuǎn)換成字符串。
# filename of the cropped license plate image
cropped_License_Plate = './7.png'
cv2.imshow("cropped license plate", cv2.imread(cropped_License_Plate))
# converts the license plate characters to string
text = pytesseract.image_to_string(cropped_License_Plate, lang='eng')
已裁剪的車牌如下所示。上面的字符將是您稍后在屏幕上輸出的內(nèi)容。
檢測并識別車牌之后，您就可以顯示輸出了。
6.顯示輸出
這是最后一步。您將提取的文本輸出到屏幕上。該文本含有車牌字符。
print("License plate is:", text)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()程序的預期輸出應該如下圖所示：
車牌文本可以在終端上看到。
三、磨礪您的Python技能
用Python檢測和識別車牌是一個有意思的項目。它有挑戰(zhàn)性，所以應該會幫助您學到關(guān)于Python的更多知識。
說到編程，實際運用是掌握一門語言的關(guān)鍵。為了鍛煉技能，您需要開發(fā)有意思的項目。
文章標題：如何使用Python檢測和識別車牌？
當前鏈接：http://m.fisionsoft.com.cn/article/cdgjghp.html
