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Python语言在智能交通系统中的车牌识别研

究

智能交通系统是近年来随着人工智能技术的发展而逐渐兴起的一

种智能化交通管理方式。其中，车牌识别技术作为智能交通系统中的

重要组成部分，扮演着至关重要的角色。Python语言作为一种简洁、

易学、功能强大的编程语言，在车牌识别领域也展现出了强大的应用

潜力。本文将探讨Python语言在智能交通系统中车牌识别方面的研究

现状和未来发展趋势。

1.车牌识别技术概述

车牌识别技术是指通过图像处理和模式识别等技术手段，对车辆

上的车牌信息进行自动识别和提取的过程。传统的车牌识别技术主要

基于图像处理算法和模式匹配算法，但是由于其对光照、角度、遮挡

等因素敏感，容易受到外界环境的影响而导致识别率不稳定。而基于

深度学习的车牌识别技术则能够更好地应对这些挑战，实现更高效准

确的车牌识别。

2.Python在车牌识别中的优势

Python作为一种高级编程语言，具有代码简洁、易读性强、生态

丰富等特点，使其在车牌识别领域具有诸多优势：-丰富的库支持：

Python拥有丰富的第三方库支持，如OpenCV、TensorFlow、PyTorch

等，这些库提供了丰富的图像处理和深度学习功能，为车牌识别算法

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的实现提供了强大支持。-易学易用：Python语法简洁清晰，上手快

速，适合初学者快速入门和开发原型。-跨平台性：Python具有良好

的跨平台性，可以在不同操作系统上运行，便于开发人员进行跨平台

应用开发。

3.Python在车牌检测与定位中的应用

在智能交通系统中，首先需要对车辆图像进行车牌检测与定位，

以准确定位车辆上的车牌区域。Python结合OpenCV库可以实现对车辆

图像进行预处理、边缘检测、轮廓提取等操作，进而实现车牌区域的

定位与提取。

示例代码star：

编程语言：python

importcv2

#读取车辆图像

image=cv2.imread(car.jpg)

#转换为灰度图像

gray=cv2.cvtColor(image,cv2.COLOR_BGR2GRAY)

#进行边缘检测

edged=cv2.Canny(gray,30,150)

#寻找轮廓

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contours,_=cv2.findContours(edged,cv2.RETR_EXTERNAL,

cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

#遍历轮廓并筛选出可能为车牌的区域

forcontourincontours:

x,y,w,h=cv2.boundingRect(contour)

aspect_ratio=w/h

if2.5aspect_ratio5:

cv2.rectangle(image,(x,y),(x+w,y+h),(0,

255,0),2)

cv2.