当前位置:   article > 正文

OpenCV车牌识别_opencv 车牌识别文件haarcascade

opencv 车牌识别文件haarcascade

参考:b站某视频教程。
需要安装tesseract来识别文字。
python实现:

import cv2
import numpy as np
import pytesseract

plate = cv2.CascadeClassifier("haarcascade_russian_plate_number.xml")
img = cv2.imread("car.png")
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

plates = plate.detectMultiScale(gray, 1.1, 3)
for (x,y,w,h) in plates:
    cv2.rectangle(img, (x,y), (x+w,y+h), (0,0,255), 2)

roi = gray[y:y+h, x:x+w]
thres, roi = cv2.threshold(roi, 0, 255, cv2.THRESH_OTSU)

res = pytesseract.image_to_string(roi, lang="chi_sim+eng",config="--psm 8 --oem 3")
print(res)

cv2.imshow("img",roi)
cv2.waitKey()
  • 1
  • 2
  • 3
  • 4
  • 5
  • 6
  • 7
  • 8
  • 9
  • 10
  • 11
  • 12
  • 13
  • 14
  • 15
  • 16
  • 17
  • 18
  • 19
  • 20

C++实现:

#include <iostream>
#include <opencv2/opencv.hpp>


int main(int argc, char** argv)
{
	cv::CascadeClassifier plate;
	plate.load("haarcascade_russian_plate_number.xml");

	cv::Mat img = cv::imread("car.png"), gray;
	cv::cvtColor(img, gray, cv::COLOR_BGR2GRAY);

	std::vector<cv::Rect> plates;
	plate.detectMultiScale(gray, plates, 1.1, 3);

	for (size_t i = 0; i < plates.size(); i++)
	{
		cv::rectangle(img, plates[i], cv::Scalar(0, 0, 255), 2);
		cv::Mat roi = gray(cv::Rect(plates[i]));
		cv::threshold(roi, roi, 0, 255, cv::THRESH_OTSU);
	}

	system("tesseract roi.png result");
	cv::imwrite("result.png", img);
	return 0;
}
  • 1
  • 2
  • 3
  • 4
  • 5
  • 6
  • 7
  • 8
  • 9
  • 10
  • 11
  • 12
  • 13
  • 14
  • 15
  • 16
  • 17
  • 18
  • 19
  • 20
  • 21
  • 22
  • 23
  • 24
  • 25
  • 26

在这里插入图片描述

声明:本文内容由网友自发贡献,不代表【wpsshop博客】立场,版权归原作者所有,本站不承担相应法律责任。如您发现有侵权的内容,请联系我们。转载请注明出处:https://www.wpsshop.cn/w/空白诗007/article/detail/794430
推荐阅读
相关标签
  

闽ICP备14008679号