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import cv2 """定义一些参数""" # imshow 窗口的尺寸 frameWidth = 640 frameHeight = 480 # 导入 xml 文件(根据自己的路径进行相对应的调整) numberPlatesCascade = cv2.CascadeClassifier("C:/Users/geek/Desktop/haarcascade_russian_plate_number.xml") # 设定一个可以被检测到的最小的物体的面积,可用于去除一些不必要的噪声 minArea = 500 # bounding box 的颜色 color = (255, 0, 255) # 导入计算机自带的摄像头,并设置摄像头所拍摄画面的尺寸、亮度 cap = cv2.VideoCapture(0) cap.set(3, frameWidth) cap.set(4, frameHeight) cap.set(10, 150) # 用于保存车牌照片时的计数 count = 0 global imgRoi while True: success, img = cap.read() imgGray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 转为灰度图像 numberPlates = numberPlatesCascade.detectMultiScale(imgGray, 1.1, 4) # 调用xml文件抓到图像中的车牌 for (x, y, w, h) in numberPlates: area = w * h if area > minArea: cv2.rectangle(img, (x, y), (x + w, y + h), color, 2) # 添加 bounding box cv2.putText(img, "NUMBER PLATE", (x, y-5), cv2.FONT_HERSHEY_PLAIN, 1, color, 2) # 给 bounding box 添加注解 # 单独将车牌抓出来,另外显示 imgRoi = img[y:y + h + 30, x:x + w] cv2.imshow("Number Plate", imgRoi) cv2.imshow("Result", img) k=cv2.waitKey(1) if k & 0xFF == ord("s") and 'imgRoi' in dir(): # 用于保存抓到的车牌 cv2.imwrite("C:/Users/geek/Desktop/platenum/NumberPlate_" + str(count) + ".jpg", imgRoi) cv2.rectangle(img, (0, 200), (640, 300), (0, 255, 0), cv2.FILLED) # 做一个用于提示保存成功地提示条 cv2.putText(img, "Scan Saved", (150, 265), cv2.FONT_HERSHEY_PLAIN, 2, (0, 255, 255), 2) # 在提示条上写上内容 cv2.imshow("Result", img) cv2.waitKey(500) count += 1 if k == 27: #通过esc键退出摄像 cv2.destroyAllWindows() break #关闭摄像头 cap.release()
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