【Python图像处理】打造一个能识别车牌号的系统

车牌号识别一直以来都是计算机视觉领域的热门课题之一，它具有重要的现实意义和广泛的应用前景。本文将介绍如何使用Python进行图像处理，从而打造一个能够识别车牌号的系统。

1. 准备工作

在开始之前，我们需要准备Python的相关工具和库。首先，需要安装Python的运行环境，可以从官网下载安装。其次，我们需要安装一些常用的Python库：OpenCV、NumPy、Pillow等，可以使用pip命令进行安装。

```
pip install opencv-python numpy pillow
```

2. 图像预处理

在进行车牌号识别之前，我们需要对图像进行预处理。首先，需要对图像进行灰度化处理，使用OpenCV库中的`cv2.cvtColor()`函数可以将图像转换为灰度图像。

```python
import cv2

# 读取图像
img = cv2.imread('test.jpg')

# 灰度化处理
gray_img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
```

其次，我们需要对图像进行二值化处理，使用OpenCV库中的`cv2.threshold()`函数可以将图像转换为二值图像。

```python
# 二值化处理
ret, binary_img = cv2.threshold(gray_img, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)
```

最后，我们需要进行图像的形态学处理，使用OpenCV库中的`cv2.erode()`和`cv2.dilate()`函数可以分别对图像进行腐蚀和膨胀操作，从而使图像更加清晰。

```python
# 形态学处理
kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (5, 5))
erode_img = cv2.erode(binary_img, kernel)
dilate_img = cv2.dilate(erode_img, kernel)
```

3. 车牌定位

在进行车牌号识别之前，我们需要先对图像中的车牌进行定位。我们可以使用OpenCV库中的`cv2.findContours()`函数来查找图像中的轮廓，在这些轮廓中找到符合车牌形状的轮廓。

```python
# 查找轮廓
contours, hierarchy = cv2.findContours(dilate_img, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

# 找到符合车牌形状的轮廓
for contour in contours:
    x, y, w, h = cv2.boundingRect(contour)
    ratio = w/h
    area = cv2.contourArea(contour)
    if ratio > 2 and ratio < 5 and area > 1000 and area < 20000:
        cv2.rectangle(img, (x,y), (x+w,y+h), (0,255,0), 2)
```

4. 字符分割

在找到车牌后，我们需要将车牌分割成单个字符。首先，我们需要将车牌转换为灰度图像，并进行二值化和形态学处理。

```python
# 车牌灰度化处理
plate_gray = cv2.cvtColor(plate_img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 车牌二值化处理
_, plate_binary = cv2.threshold(plate_gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)

# 车牌形态学处理
kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (3, 3))
plate_erode = cv2.erode(plate_binary, kernel)
plate_dilate = cv2.dilate(plate_erode, kernel)
```

然后，我们需要对车牌进行投影变换，将车牌排版成固定的大小和位置。

```python
# 查找车牌四个角点
points = np.argwhere(plate_dilate>0)
points = np.fliplr(points)
rect = cv2.minAreaRect(points)
box = cv2.boxPoints(rect)
box = np.int0(box)

# 车牌投影变换
w, h = plate_dilate.shape[::-1]
dst = np.array([[0,0], [0,h], [w,h], [w,0]], np.float32)
M = cv2.getPerspectiveTransform(box, dst)
plate_warp = cv2.warpPerspective(plate_dilate, M, (w,h))
```

最后，我们需要对车牌进行字符分割，使用OpenCV库中的`cv2.findContours()`函数查找字符轮廓，然后进行字符定位和分割。

```python
# 查找字符轮廓
contours, hierarchy = cv2.findContours(plate_warp, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

# 对每个字符进行定位和分割
for contour in contours:
    x,y,w,h = cv2.boundingRect(contour)
    if h/plate_warp.shape[0] >= 0.5:
        cv2.rectangle(plate_warp, (x,y), (x+w,y+h), (0,255,0), 2)
```

5. 字符识别

在对车牌进行字符分割之后，我们需要对每个字符进行识别。这里我们可以使用机器学习算法进行训练和识别。具体实现可以使用Python的sklearn库进行实现。

6. 总结

本文介绍了如何使用Python进行图像处理，从而打造一个能够识别车牌号的系统。其中，涉及到了图像预处理、车牌定位、字符分割和字符识别等技术知识点。通过本文的学习，相信大家可以对计算机视觉领域有更深入的了解，并且将这些知识应用到实际工作中。