对视频中车辆车牌进行识别并圈出

import hyperlpr  # 导入hyperlpr库，处理车牌识别
import cv2  # 导入CV2库，处理图片或视频
import numpy as np
from PIL import ImageFont, ImageDraw
from PIL import Imagedef cv2AddChineseText(img, text, position, textColor=(0, 255, 0), textSize=30):if (isinstance(img, np.ndarray)):  # 判断是否OpenCV图片类型img = Image.fromarray(cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB))# 创建一个可以在给定图像上绘图的对象draw = ImageDraw.Draw(img)# 字体的格式fontStyle = ImageFont.truetype("simsun.ttc", textSize, encoding="utf-8")# 绘制文本draw.text(position, text, textColor, font=fontStyle)# 转换回OpenCV格式return cv2.cvtColor(np.asarray(img), cv2.COLOR_RGB2BGR)def main():mp4 = cv2.VideoCapture("2.mp4")  # 读出视频的路径while (mp4.isOpened()):  # 使用mp4.isOpened()函数来判断视频是否正常打开ret, frame = mp4.read()  # 读取视频，第一个参数ret 为True 或者False,代表有没有读取到图片，第二个参数frame表示截取到一帧的图片if ret == True:  # 判断视频有没有结束gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)  # 将每一帧图片转为灰色以便接下来处理k = hyperlpr.HyperLPR_plate_recognition(frame)  # 使用HyperLPR_plate_recognition函数识别图片内车牌号print(type(k))if k:d = []a = k[0][0]b = k[0][1]c = k[0][2]print(a)print(b)b = str(b)print(c)d.append(c)f = np.array(d, dtype=int)print(type(d))for (x, y, w, h) in d:cv2.rectangle(frame, (x, y), (w, h), (0, 0, 255), 2)frame = cv2AddChineseText(frame, a, (x, y), (255, 0, 0), 30)cv2.putText(frame, b, (x, y), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (0, 0, 255), 2)cv2.imshow('frame', frame)# 视频正常打开并把识别的车牌号写入jianVideo.txt内if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):  # 类似中断播放的按键，按q跳出循环终止播放breakelse:  # 如果视频结束正常跳出循环终止播放breakmp4.release()  # 释放视频cv2.destroyAllWindows()  # 将创建的所有的窗口销毁if __name__ == '__main__':main()

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