python车牌识别_python+opencv实现车牌识别

文章目录：

一、前言二、训练分类器2.1、准备训练用单字符图片2.2、图片预处理2.3、用opencv的preprocess_hog()处理图片2.4、用SVM训练分类器三、车牌定位四、字符分割五、字符识别六、Mysql保存七、总结八、参考资料一、前言：

最近一直在学习机器学习，花了段时间把《机器学习实战》(【美】Peter Harrington著)看了一遍，当中讲述的几个机器学习经典算法虽说有所掌握（监督学习：k-近邻、决策树、朴素贝叶斯、Logistic回归、SVM、AdaBoost、线性回归、树回归，无监督学习：k-means，FP-Growth），但是还是觉得有点不踏实，于是就找了车牌识别的例子，算是把其中的算法用到了实际的项目中。

环境：

系统：win10

语言：Python3.6

平台：Jupyter Notebook

机器学习库：OpenCV

数据库：Mysql

机器学习算法：SVM

用到的Python库：matplotlib、numpy、opencv、sklearn，这些库通过pip install package安装即可

二、训练分类器

2.1、准备训练用单字符图片

相同字符放在一个文件夹下，文件夹名代表标签

2.2、图片预处理

读取图片、标签用于后续处理

##########################################描述：读取图片数据集##filename_1:图片数据集路径##return：## dataArr：读取到的数据集，拉伸成(4200, 1280) 4200表示有4200张图片 1280 每张图片的宽*高## np.array(label_list) 图片对应的标签## np.array(img_org) 原图片########################################def load_data_en(filename_1):'''这个函数用来加载数据集，其中filename_1是一个文件的绝对地址'''sample_number = 0 # 用来计算总的样本数dataArr = np.zeros((4200, 1280))label_list = []provinces = ['京','闽','粤','苏','沪','浙']temp_address = []temp = []img_org = []for i in range(34):## filename_1 = r'E:/Phthon/car_detect/datasets/'with open(filename_1+str(i)+'.txt', 'r') as fr_1:temp = [row.strip() for row in fr_1.readlines()]temp_address.extend(temp)length = len(temp_address)##pattern = compile(r'\d+') # 查找数字，代表特征值pattern_en = compile(r'datasets/train_images/training-set/(\d+)*')pattern_zh = compile(r'datasets/train_images/training-set/chinese-characters/(\d+)*')for j in range(length):# print(middle_route[i])# print(temp_address_2[j])temp_img = cv2.imread(temp_address[j], cv2.COLOR_BGR2GRAY)if temp_img is None:# print(temp_address[j])continuesample_number += 1img_org.append(temp_img)temp_img = temp_img.reshape(1, 40 * 32)dataArr[sample_number - 1, :] = temp_imglabel = pattern_en.findall(temp_address[j])[0]if len(label) == 0: ## 汉字字符pass# label = provinces[int(pattern_zh.findall(temp_address[j])[0])]else: ## 非汉字字符if int(label) < 10: # 数字0-9passelif int(label)>=10 and int(label)<=17: # 字母A-H 没有Ilabel = chr(int(label)+55)elif int(label)>=18 and int(label)<=22: # 字母J-N 没有Olabel = chr(int(label)+56)else: # 字母P-Zlabel = chr(int(label)+57)label_list.append(label)return dataArr, np.array(label_list) , np.array(img_org)2.3、用opencv的preprocess_hog()处理图片

由于光照明暗不同、拍摄角度不同、车牌新旧程度不同，导致拍摄的车牌差异大，并且需要训练时间长，因此需要使用opencv的preprocess_hog()处理图片，取图片的64个主要特征用于训练SVM训练

X2 = preprocess_hog(img_org)2.4、使用sklearn自带的SVM算法训练分类器

对于训练数据集的训练比较耗时，因此对于训练完成的分类器，最好单独存放，使用时在做load

from sklearn.svm import SVCsvc = SVC(C = 1, gamma = 0.5)svc.fit(X2, label_list) # 使用默认配置初始化SVM，对原始1280维像素特征的训练数据进行建模，并在测试集上做出预测三、车牌定位

对于车牌定位，有多种方法可以实现，可以对原图像经过形态学处理(高斯平滑，中值滤波，Sobel算子，膨胀、腐蚀)后，再使用opencv的findContours检测物体轮廓，根据车牌宽高比这个几何特性，可找到车牌区域并进行切割

用opencv导入已训练好的分类器plate.xml，对灰度图进行车牌定位

########################## 描述：从原始图片中定位出车牌区域，用于后续识别## 输入:## img:原始图片## 输出：## 切割出的车牌区域## 返回值：## 车牌区域########################def detect(img):# 灰度化image = cv2.imread(img)image = cv2.GaussianBlur(image,(3,3),0)resize_h = 1000resize_w = int(image.shape[1] / image.shape[0] * resize_h)image = cv2.resize(image , (resize_w,resize_h))image_gray = cv2.cvtColor(image,cv2.COLOR_BGR2GRAY)clf = cv2.CascadeClassifier('plate.xml')area = clf.detectMultiScale(image_gray)image_copy = image.copy()for (x,y,w,h) in area:# print((x,y,w,h))cv2.rectangle(image_copy,(x,y),(x+w,y+h),(0,0,255),5)image_save = image_copy[y:y+h,x:x+w]cv2.imwrite('result2.png', image_save)return image_save四、字符分割

字符分割有多种方法，其中用

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