以下是使用OpenCV在给定图像中使用牌照周围的矩形框检测到的牌照号码示例。

使用OpenCV和Pytesseract从车牌中提取文本我们可以使用OpenCV提取车牌号。我们可以使用边缘检测技术提取文本。在获得灰度格式的图像后，我们将图像转换为双向滤镜模式。接下来，我们在感兴趣的区域周围绘制一个包含车牌ID的框，使用Pytesseract库中具有图像到字符串功能的函数，我们可以获得车牌编号。import cv2

import imutils
import numpy as np
import pytesseract
pytesseract．pytesseract．tesseract＿cmd ＝ r＇C：Program FilesTesseract－OCR esseract．exe＇
for i in lst＿add［1562：1572］：
   print（i）
   img ＝ cv2．imread（i，cv2．IMREAD＿COLOR）
   img ＝ cv2．resize（img， （600，400） ）
   
   gray ＝ cv2．cvtColor（img， cv2．COLOR＿BGR2GRAY）
   gray ＝ cv2．bilateralFilter（gray， 13， 15， 15）
   
   edged ＝ cv2．Canny（gray， 30， 200）
   contours ＝ cv2．findContours（edged．copy（）， cv2．RETR＿TREE， cv2．CHAIN＿APPROX＿SIMPLE）
   contours ＝ imutils．grab＿contours（contours）
   contours ＝ sorted（contours， key ＝ cv2．contourArea， reverse ＝ True）［：10］
   
   screenCnt ＝ None
   
   for c in contours：
       peri ＝ cv2．arcLength（c， True）
       approx ＝ cv2．approxPolyDP（c， 0．018 ＊ peri， True）

       if len（approx） ＝＝ 4：
           screenCnt ＝ approx
           break
   if screenCnt is None：
       detected ＝ 0
       print （＂No contour detected＂）
   else：
        detected ＝ 1
   if detected ＝＝ 1：
       cv2．drawContours（img， ［screenCnt］， －1， （0， 0， 255）， 3）
   mask ＝ np．zeros（gray．shape，np．uint8）
   new＿image ＝ cv2．drawContours（mask，［screenCnt］，0，255，－1，）
   new＿image ＝ cv2．bitwise＿and（img，img，mask＝mask）
   （x， y） ＝ np．where（mask ＝＝ 255）
   （topx， topy） ＝ （np．min（x）， np．min（y））
   （bottomx， bottomy） ＝ （np．max（x）， np．max（y））
   Cropped ＝ gray［topx：bottomx＋1， topy：bottomy＋1］
   text ＝ pytesseract．image＿to＿string（Cropped， config＝＇－－psm 11＇）
   print（＂Detected license plate Number is：＂，text）
   img ＝ cv2．resize（img，（500，300））
   Cropped ＝ cv2．resize（Cropped，（400，200））
   cv2．imshow（＇car＇，img）
   cv2．imshow（＇Cropped＇，Cropped）
   cv2．waitKey（1）
   cv2．destroyAllWindows（）

为车牌持有人构建虚拟的MongoDB数据库我们使用pymongo库在MongoDB中创建一个名为Charan的数据库。在MongoDB内部创建一个名为License Details的表，该表包含多个字段，例如License ID，候选人名称，地址和车牌号。因此，我们设计了一个虚拟数据库表，其中包含所有相关详细信息，以使用车牌识别人员详细信息。from flask＿pymongo import PyMongo
DEFAULT＿CONNECTION＿URL ＝ ＂mongodb：／／localhost：27017／＂
DB＿NAME ＝ ＂Charan＂
＃ Establish a connection with mongoDB
client ＝ pymongo．MongoClient（DEFAULT＿CONNECTION＿URL）
client．list＿database＿names（）
dataBase ＝ client［DB＿NAME］
COLLECTION＿NAME ＝ ＂License＿Details＂
collection ＝ dataBase［COLLECTION＿NAME］

创建由键值格式的数据组成的词典列表。我们可以通过将列表作为MongoDB的insert＿many函数中的参数传递来直接将详细信息推入表中。