车牌识别技术，如何用python识别车牌号
目录
一.前言
二.运行环境
三.代码
四.识别效果
五.参考
一.前言
车牌识别技术（License Plate Recognition, LPR）在交通计算机视觉（Computer Vision, CV）领域具有非常重要的研究意义。以下是该技术的一些扩展说明：
- 交通监控与管理：车牌识别技术可以帮助交通管理部门实时监控道路交通情况，包括车辆数量、行驶轨迹和车速等信息。通过对车辆数据的收集和分析，交通管理部门可以更有效地调度资源，优化交通流量，提高道路通行效率，减少交通拥堵问题。
- 违章执法与安全管理：车牌识别技术能够自动识别和记录违章车辆的车牌号码，如超速、闯红灯、逆行等交通违法行为。这有助于交通管理部门对违章车辆进行追踪和处罚，提升道路交通的安全性和秩序。
- 停车场管理与智能收费：车牌识别技术可应用于停车场入口和出口，实现自动识别和记录进出车辆的车牌号码。通过与停车管理系统相结合，可以实现自动计费、快速通行和车位管理等功能，提高停车场运营效率，提升用户体验。
- 犯罪侦查与车辆追踪：车牌识别技术在刑事侦查中也具有重要的应用价值。警方可以通过车牌识别技术追踪嫌疑车辆的行踪轨迹，协助破案和抓捕犯罪嫌疑人。同时，该技术还可以用于寻找失窃车辆或涉及交通事故的逃逸车辆。
- 智慧城市建设：车牌识别技术作为智能交通系统（Intelligent Transportation System, ITS）的重要组成部分，可以与其他智能交通技术相结合，如交通信号控制、智能导航、电子警察等，共同推动智慧城市建设。通过实现车辆信息的自动化采集和处理，可以提高城市交通的智能化水平，提升城市运行效率和居民出行体验。
因此，车牌识别技术在交通CV领域具有广泛的应用前景和重要的研究意义。随着计算机视觉和人工智能技术的不断发展，车牌识别技术的准确性和实时性将得到进一步提升，为交通管理和智能交通系统的发展做出更大的贡献。
二.运行环境
python3.8
hyperlpr==0.0.2
numpy==1.23.5
opencv-python==3.4.13.47
三.代码
#导入包
from hyperlpr import *
import numpy as np
#导入OpenCV库
import cv2
#读入图片
image = cv2.imread("demo.png")#识别结果
print(HyperLPR_plate_recognition(image))
四.识别效果
demo.png
(1, 3, 761, 442)
165 198 236 216
[['鲁JRW350', 0.9808096630232674, [165, 198, 236, 216]]]
五.参考
项目基础算法，Hyperlpr、Apollo、EasyPR、Haze Removal、Stitching_在python安装 easypr-CSDN博客