如何用Python开发高效的车牌识别系统？

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车品牌识别在高速公路中应用广泛，如ETC收费系统和交通违法车辆检测。此外，小区或地下车库门禁也会用到，基本都需要对车辆进行身份验证。

车牌识别在高速公路中有着广泛的应用，比如我们常见的电子收费（ETC）系统和交通违章车辆的检测，除此之外像小区或地下车库门禁也会用到，基本上凡是需要对车辆进行身份检测的地方都会用到。

简介

车牌识别系统（Vehicle License Plate Recognition）是计算机视频图像识别技术在车辆牌照识别中的一种应用，通常一个车牌识别系统主要包括以下这四个部分：

• 车辆图像获取
• 车牌定位
• 车牌字符分割
• 车牌字符识别

我们再来看一下百科中对车牌识别技术的描述：

车牌识别技术要求能够将运动中的汽车牌照从复杂背景中提取并识别出来，通过车牌提取、图像预处理、特征提取、车牌字符识别等技术，识别车辆牌号、颜色等信息，目前最新的技术水平为字母和数字的识别率可达到 99.7%，汉字的识别率可达到 99%。

实现方式

我们这里不做太复杂的车辆动态识别，只演示从图像中识别车牌信息，车牌识别功能的实现方式大致分为两种，一种是自己编写代码实现，另一种是借助第三方 API 接口实现。

自己实现

如果我们想要通过 Python 自己手动编码实现车牌识别功能，可以借助一些 Python 库，比如：OpenCV、TensorFlow 等，这种方式因为每一个功能点都需要我们自己编码实现，所有会相对复杂一些，另一方面如果我们想要保证识别的准确性，可能需要做大量的实验，也就是说会花费更多的时间。