摄像头的车牌识别(用hyperlpr的车牌识别，python版本)

Python版本
需要安装：cv2、hyperlpr

hyperlpr的安装

pip install hyperlpr -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

如果运行代码出错，跟着报错的路径，修改系列代码

     该代码mat_ = cv2.estimateRigidTransform(org_pts, target_pts, True)用下列代码替换mat_,inlie = cv2.estimateAffine2D(org_pts, target_pts, True)

借鉴其他博主代码进行修改的，如有侵权，请告知我会删除文章。

主要代码：

from  hyperlpr import HyperLPR_plate_recognition
import cv2
from PIL import ImageFont, ImageDraw, Image
import numpy as npdef car_look(image):result=HyperLPR_plate_recognition(image)#识别车牌#time.sleep()if(result):  #如果没识别到车牌，则不进行处理，只显示图片car_number = result[0][0]  # 车牌号码print(car_number)#conf = result[0][1]  # 置信度pt1=(result[0][2][0],result[0][2][1])#车牌框左上角坐标pt2=(result[0][2][2],result[0][2][3])#车牌框右上角坐标#绘制车牌框cv2.rectangle(image, pt1=pt1, pt2=pt2, color=(0, 255, 0), thickness=3)#设置需要显示的字体fontpath = "font/simsun.ttc"font = ImageFont.truetype(fontpath, size=30)#字体大小image = Image.fromarray(image)draw = ImageDraw.Draw(image)#绘制文字信息draw.text((pt1[0]+30,pt1[1]-30),car_number,font=font,fill=(0,0,255))image = np.array(image)#显示图象cv2.imshow('image',image)capture = cv2.VideoCapture(0)
# 打开自带的摄像头
if capture.isOpened():# 以下两步设置显示屏的宽高capture .set(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH, 640)capture .set(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT, 480)# 持续读取摄像头数据while True:read_code, frame = capture.read()if not read_code:break# 车牌识别函数car_look(frame)cv2.waitKey(1)# 释放资源  capture.release()cv2.destroyWindow("screen_title")

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