车牌定位python

车牌定位是指通过图像处理技术，自动识别出一张图片中的车牌，并定位出车牌在图片中的位置。在Python中，可以使用OpenCV库来实现车牌定位。

我们需要导入OpenCV库和numpy库，然后读取一张包含车牌的图片。接着，我们可以使用OpenCV的图像处理函数对图片进行预处理，以便更好地进行车牌定位。

import cv2
import numpy as np
# 读取图片
image = cv2.imread('car_plate.jpg')
# 图像预处理
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
blur = cv2.GaussianBlur(gray, (5, 5), 0)
edges = cv2.Canny(blur, 50, 150)
# 车牌定位
contours, _ = cv2.findContours(edges.copy(), cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
contours = sorted(contours, key=cv2.contourArea, reverse=True)[:10]
plate = None
for contour in contours:
    perimeter = cv2.arcLength(contour, True)
    approx = cv2.approxPolyDP(contour, 0.02 * perimeter, True)
    if len(approx) == 4:
        x, y, w, h = cv2.boundingRect(approx)
        aspect_ratio = w / float(h)
        if 2.5 < aspect_ratio < 4:
            plate = gray[y:y+h, x:x+w]
            break
# 显示结果
cv2.imshow("Plate", plate)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

在上述示例代码中，我们首先读取了一张包含车牌的图片，并将其转换为灰度图像。然后，通过高斯模糊和Canny边缘检测对图像进行预处理，以便更好地提取车牌的边缘。

接下来，我们使用`cv2.findContours`函数找到图像中的所有轮廓，并按照轮廓面积进行排序。然后，我们遍历前10个轮廓，使用`cv2.approxPolyDP`函数对每个轮廓进行多边形逼近，以便找到车牌的四个顶点。

在找到四个顶点后，我们计算车牌的宽高比，并通过设定一个合适的范围来筛选出符合车牌形状的轮廓。我们根据车牌的位置信息，从灰度图像中提取出车牌区域，并显示出来。

需要注意的是，车牌定位是一个复杂的任务，其准确性受到图像质量、光照条件、车牌样式等因素的影响。在实际应用中，可能需要进一步优化算法或结合其他技术来提高车牌定位的准确性。

除了上述示例代码中使用的边缘检测和轮廓分析方法，还可以使用其他图像处理技术来进行车牌定位，例如基于颜色信息的车牌定位方法。还可以结合机器学习和深度学习等技术来提高车牌定位的准确性和鲁棒性。