使用 Python 和 OpenCV 進行車牌辨識：2025 最新教學

車牌辨識是一個非常重要的應用，它可以用於自動停車系統、交通管理系統、自動收費系統等。本文將介紹如何使用 Python 和 OpenCV 來實現車牌辨識，並提供最新語法與最佳實踐。

什麼是 OpenCV

OpenCV 是一個開源的電腦視覺庫，它可以用於圖像處理、影像識別等應用。這個庫不僅易於使用，還能讓開發者快速開發出功能強大的視覺應用程式。

如何使用 OpenCV 來實現車牌辨識

步驟 1：讀取圖像

首先，我們需要讀取圖像，以便對其進行處理。在 Python 中，可以使用 OpenCV 的 imread() 函數來讀取圖像：

import cv2

# 讀取圖像
img = cv2.imread('image.jpg')

步驟 2：灰度化

接下來，我們需要將圖像轉換為灰度圖像，以便對其進行處理。在 Python 中，可以使用 OpenCV 的 cvtColor() 函數將圖像轉換為灰度圖像：

# 將圖像轉換為灰度圖像
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

步驟 3：二值化

接下來，我們需要對灰度圖像進行二值化。在 Python 中，可以使用 OpenCV 的 threshold() 函數：

# 對灰度圖像進行二值化
ret, thresh = cv2.threshold(gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)

步驟 4：形態學處理

接下來，對二值化圖像進行形態學處理。在 Python 中，我們可以使用 OpenCV 的 morphologyEx() 函數：

# 對二值化圖像進行形態學處理
kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (3, 3))
morph = cv2.morphologyEx(thresh, cv2.MORPH_OPEN, kernel)

步驟 5：車牌偵測

最後，我們需要對形態學處理後的圖像進行車牌偵測。在 Python 中，可以使用 OpenCV 的 findContours() 函數：

# 對形態學處理後的圖像進行車牌偵測
contours, hierarchy = cv2.findContours(morph, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

錯誤排除與常見問題

在進行車牌識別時，可能會遇到一些常見問題，例如：
– **圖像品質差**：確保輸入的圖像清晰且對比度高。
– **偵測不到車牌**：調整形態學處理的內核大小，或嘗試使用其他阈值進行二值化。

延伸應用

除了車牌辨識，OpenCV 還可以用於其他計算機視覺任務，如人臉識別、物體追踪等。這些技術都可以基於上述步驟進行擴展與應用。

結論

本文介紹了使用 Python 和 OpenCV 進行車牌辨識的全過程。我們從圖像讀取開始，經過灰度化、二值化和形態學處理，最終完成車牌偵測。通過這些步驟，開發者能夠快速構建出功能強大的車牌辨識應用程式。

Q&A（常見問題解答）

1. 使用 OpenCV 進行車牌辨識的準確率如何？

準確率取決於多個因素，包括圖像品質、環境光線、車牌類型等。一般來說，使用清晰的圖像可以獲得較高的準確率。

2. 我可以使用哪些其他工具來輔助車牌辨識？

除了 OpenCV，還可以考慮使用 Tesseract OCR 來進行文字識別，進一步提高車牌辨識的準確度。

3. 車牌辨識的實際應用有哪些？

車牌辨識廣泛應用於交通監控、停車場管理、自動收費系統等領域。

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