车牌识别技术作为机器视觉领域的一项重要应用，已经发展成为一个相对成熟的解决方案。通过运用图像处理技术，该技术能够精准地检测、定位并识别车牌上的字符，从而实现计算机对车辆信息的智能化管理。如今，无论是在小区停车场、高速公路收费站，还是在监控中心等场所，车牌识别系统都得到了广泛部署和应用，其研究也取得了显著进展。尽管该技术已经普及，但在识别精度和速度方面仍有提升空间，因此，自行构建一个车牌识别系统不仅有助于深入学习图像处理技术，还能加深对相关理论的理解。
车牌识别算法经历了多次迭代升级，其检测效率和准确率得到了显著提升。从最初基于LBP和Haar特征的车牌检测方法，逐步过渡到采用深度学习技术的SSD、YOLO等先进算法。在车牌识别环节，也从传统的字符匹配方法发展到基于深度神经网络的技术，通过不断的验证和测试，其检测和识别效果以及适用性都得到了增强，支持的模型也更加多样化。
在网络上可以找到许多车牌识别程序的代码，但大多数仅限于使用深度学习目标检测算法识别单张图片中的车牌，而很少有人将其开发成一个完整的软件应用。即使有现成的软件，其界面也相对简单。为此，本文提供了一个博主设计的界面，虽然不算美观，但风格简约，功能上能够满足单张图片、批量图片、视频以及摄像头视频的识别需求。初始界面如下图所示：
车牌检测过程中的界面截图（点击图片可放大）如下图所示，用户也可以选择开启摄像头或视频进行实时检测：
1. 效果演示
首先，通过动图展示系统的基本功能，该系统主要实现对图片、视频和摄像头画面中的车牌进行检测和识别，识别结果会直观地显示在界面和图像中。此外，系统还提供车牌识别历史记录和回看功能，演示效果如下。
（一）选择单张 / 批量车牌识别
进入软件界面后，点击图片选择按钮选择一张图片，然后点击“开始运行”按钮，系统将自动识别车牌并在界面上显示结果；用户还可以通过点击历史识别记录的表格序号回看识别记录。本功能的界面展示如下图所示：
如果需要识别批量图片，可以选择一个包含多张图片文件的文件夹，选择完成后点击“开始运行”按钮，系统将逐个对每个文件进行检测和识别，结果与单张图片时类似，用户可以通过表格记录回看识别结果：
（二）车牌视频识别效果展示
在实际应用中，经常需要识别一段视频中的车牌，为此系统设计了视频选择功能。点击视频按钮选择待检测的视频，系统将自动解析视频并逐帧识别车牌，识别结果会记录在右下角的表格中，效果如下图所示：
（三）摄像头检测效果展示
在真实场景中，通常使用设备摄像头获取实时画面，并对画面中的车牌进行识别，因此本文考虑了此功能。点击摄像头按钮后，系统进入准备状态，再点击“开始运行”按钮后，系统将显示实时画面并开始检测画面中的车牌，识别结果会展示并记录：
2. 车牌检测与识别
在智能交通系统中，集成运用计算机视觉、物联网、人工智能等多种技术已成为未来发展趋势。其中，车牌识别（License Plate Recognition, LPR）技术作为一项关键技术，能够从获取的图像中提取目标车辆的车牌信息，为智能交通管理提供基础支持。
本文主要介绍中文车牌识别技术，因此简要了解一下国内汽车牌照的特点：字符数为七个，包括汉字、字母和数字。车牌的颜色组合中，最常见的为普通小型汽车蓝底白字和新能源汽车的渐变绿底黑字。
车牌具有独特的图像特征，包括颜色、纹理和边缘信息等，这些特征可以综合起来确定车牌的位置。因此，早期就有利用车牌与周围环境差异的定位算法。目前常见的车牌定位算法主要有以下四种：基于颜色、纹理、边缘信息的定位算法和基于人工神经网络的车牌定位算法。
为了便于演示，博主绘制了一张车牌识别的流程图，如下图所示，常规步骤包括图像采集、预处理、车牌定位、字符分割、字符识别和输出结果。随着深度学习技术的成熟，端到端的网络模型使得这一过程变得更加简单。从理念上讲，基于深度学习的车牌识别实现思路主要包括两个部分：（1）车牌检测定位；（2）车牌字符识别。
车牌的检测定位本质上是一个特定的目标检测（Object Detection）任务，即通过算法框选出车牌的位置坐标，以便将其与背景区分开来。可以认为检测出的车牌位置才是我们的感兴趣区域（Region Of Interest, ROI）。一种有效的方法是Cascade LBP，它是一种机器学习方法，可以利用OpenCV训练级联分类器，依赖CPU进行计算，参考网址：https://gitee.com/zeusees/HyperLPR。级联分类器的方法对于常用场景效果较好，检测速度较快，曾经一度比较流行，但准确率一般。基于深度学习的检测算法有Mobilene-SSD、YOLO-v5等，利用大批量的标注数据进行训练，训练代码可以参考开源代码https://github.com/zeusees/License-Plate-Detector。
这里我们使用网上开源的HyperLPR中文车牌识别框架，首先导入OpenCV和hyperlpr，读取一张车牌图片调用架构中的车牌识别方法获得结果，以下代码来自官方的示例：
以上代码运行结果如下，可以看出该方法识别了车牌的车牌字符、置信度值、车牌位置坐标、图片尺寸等结果。
这样的结果还不够直观，我们写一个函数将车牌的识别结果标注在图片上，首先导入相关依赖包，其代码如下：
新建一个函数drawRectBox，将图像数据、识别结果、字体等参数传入，函数内部利用OpenCV和PIL库添加标注框和识别结果的字符，其代码如下：
我们首先读取图片文件，利用前面的HyperLPR_plate_recognition方法识别出车牌结果，调用以上函数获得带标注框的图片，利用OpenCV的imshow方法显示结果图片，其代码如下：
此时运行以上代码可以得到如下结果：
同理，识别视频中的车牌也可以做类似的操作，不过我们需要先对视频文件进行逐帧读取，然后采用以上的方式在图片中标识出车牌并显示。这部分代码如下：
以上代码每5帧识别一次视频中的车牌，将车牌的结果标注在画面中进行实时显示，运行结果的截图如下所示：
车牌的识别部分代码演示完毕，对此我们完成了图片和视频的识别，然而这些还是简单的脚本呈现。为了方便更换图片、视频以及管理车牌，还需要设计文件选择功能以及系统的UI界面。打开QtDesigner软件，拖动以下控件至主窗口中，车牌识别系统的界面设计如下图所示：控件界面部分设计好，接下来利用PyUIC工具将.ui文件转化为.py代码文件，通过调用界面部分的代码同时加入对应的逻辑处理代码。
原文链接：https://blog.csdn.net/qq_32892383/article/details/123088309?spm=1001.2100.3001.7377&utm_medium=distribute.pc_feed_blog_category.none-task-blog-classify_tag-3.nonecase&depth_1-utm_source=distribute.pc_feed_blog_category.none-task-blog-classify_tag-3.nonecase