車牌識別在高速公路中有著廣泛的應(yīng)用，比如我們常見的電子收費(fèi)（ETC）系統(tǒng)和交通違章車輛的檢測，除此之外像小區(qū)或地下

車庫門禁也會用到，基本上凡是需要對車輛進(jìn)行身份檢測的地方都會用到。

簡介

車牌識別系統(tǒng)（Vehicle License Plate Recognition）是計(jì)算機(jī)視頻圖像識別技術(shù)在車輛牌照識別中的一種應(yīng)用，通常一個(gè)車牌識

別系統(tǒng)主要包括以下這四個(gè)部分：

• 車輛圖像獲取
• 車牌定位
• 車牌字符分割
• 車牌字符識別

我們再來看一下百科中對車牌識別技術(shù)的描述：

車牌識別技術(shù)要求能夠?qū)⑦\(yùn)動中的汽車牌照從復(fù)雜背景中提取并識別出來，通過車牌提取、圖像預(yù)處理、特征提取、車牌字符識

別等技術(shù)，識別車輛牌號、顏色等信息，目前最新的技術(shù)水平為字母和數(shù)字的識別率可達(dá)到 99.7%，漢字的識別率可達(dá)到 99%。

實(shí)現(xiàn)方式

我們這里不做太復(fù)雜的車輛動態(tài)識別，只演示從圖像中識別車牌信息，車牌識別功能的實(shí)現(xiàn)方式大致分為兩種，一種是自己編寫

代碼實(shí)現(xiàn)，另一種是借助第三方 API 接口實(shí)現(xiàn)。

自己實(shí)現(xiàn)

如果我們想要通過 Python 自己手動編碼實(shí)現(xiàn)車牌識別功能，可以借助一些 Python 庫，比如：OpenCV、TensorFlow 等，這種方

式因?yàn)槊恳粋€(gè)功能點(diǎn)都需要我們自己編碼實(shí)現(xiàn)，所有會相對復(fù)雜一些，另一方面如果我們想要保證識別的準(zhǔn)確性，可能需要做大

量的實(shí)驗(yàn)，也就是說會花費(fèi)更多的時(shí)間。

第三方接口

現(xiàn)在已經(jīng)有一些第三方平臺實(shí)現(xiàn)好了車牌識別的功能，并且他們對外提供了 API 接口，我們只需要調(diào)用他們提供的接口即可，這

種方式實(shí)現(xiàn)就相對簡單了一些，并且通常接口提供方對外提供的接口功能的準(zhǔn)確性也是基本可以保證的，原因很簡單，如果接口

功能太差的話，一是自己打臉，還有就是基本不會有什么人使用，也就失去了接口對外提供的價(jià)值了，另外第三方接口可能會收

取一定費(fèi)用，因此，如果現(xiàn)實(shí)中我們具體實(shí)現(xiàn)的話要綜合考慮。

具體實(shí)現(xiàn)

綜合上面的情況，我們這里采用第三方接口的方式來實(shí)現(xiàn)車牌識別的功能，接口提供方我們選擇百度云提供的接口，百度云接口

提供了免費(fèi)額度，簡單來說就是每天可以免費(fèi)使用多少次，如果超過了這個(gè)次數(shù)就需要交錢什么的了，文檔地址為：https://cloud.baidu.com/doc/OCR/index.html，下面來看一下具體實(shí)現(xiàn)過程。

SDK 安裝

百度云 SDK 對多種語言提供了支持，比如：Python、Java、C++、IOS、Android 等，這里我們安裝 Python 版的 SDK，安裝很

簡單，使用 pip install baidu-aip 命令即可，SDK 支持 Python 的版本為：2.7+ 與 3.x，SDK 目錄結(jié)構(gòu)如下：

├── README.md
├── aip                   // SDK 目錄│
├── __init__.py       // 導(dǎo)出類│   
├── base.py           // aip 基類│   
├── http.py           // http 請求│   
└── ocr.py //OCR└── setup.py              // setuptools 安裝

創(chuàng)建應(yīng)用

SDK 安裝好后，我們接著需要創(chuàng)建應(yīng)用了，這里需要一個(gè)百度賬號或百度云賬號，如果沒有的話自己注冊一個(gè)即可，登錄及注冊

地址為：https://login.bce.baidu.com/?redirect=http%3A%2F%2Fcloud.baidu.com%2Fcampaign%2Fcampus-2018%2Findex.html，登錄之后，我們將鼠標(biāo)移動到登錄頭像位置，接著在彈出菜單中單擊用戶中心，如下圖所示：

如果是首次進(jìn)入的話，勾選一下相應(yīng)信息，如下圖所示：

信息勾選完了之后，點(diǎn)擊保存按鈕。

接著將鼠標(biāo)移動到左側(cè)欄中 > 符號位置，再依次選擇人工智能和文字識別，如下圖所示：

點(diǎn)擊之后會進(jìn)入到下圖中：

我們點(diǎn)擊創(chuàng)建應(yīng)用，進(jìn)入下圖中：

這里我們只需要填一下應(yīng)用名稱和下面的應(yīng)用描述即可，填寫完畢之后點(diǎn)擊立即創(chuàng)建。

創(chuàng)建完后，我們再返回應(yīng)用列表，如下圖所示：

這里我們需要用到三個(gè)值：AppID、API Key 和 Secret Key。

具體實(shí)現(xiàn)

應(yīng)用創(chuàng)建完了，我們就可以調(diào)用接口實(shí)現(xiàn)車牌識別功能了。

首先，我們要創(chuàng)建 AipOcr，AipOcr 是 OCR 的 Python SDK 客戶端，為使用 OCR 的開發(fā)人員提供了一系列的交互方法，代碼實(shí)

現(xiàn)也比較簡單，如下所示：

from aip import AipOcr
# 自己的 APPID AK SKAPP_
ID = '自己的 App 
ID'API_KEY = '自己的 Api Key'
SECRET_KEY = '自己的 Secret Key'
client = AipOcr(APP_ID, API_KEY, SECRET_KEY)

在上面代碼中，常量 APP_ID、API_KEY 和 SECRET_KEY 就是我們在查看應(yīng)用列表時(shí)說的需要用到的常量值，這些值均為字符

串，用于標(biāo)識用戶，為訪問做簽名驗(yàn)證。

如果我們需要配置 AipOcr 的網(wǎng)絡(luò)請求參數(shù)，可以在構(gòu)造 AipOcr 之后調(diào)用接口設(shè)置參數(shù)，目前支持兩個(gè)參數(shù)，看一下代碼實(shí)現(xiàn)：

# 建立連接的超時(shí)時(shí)間，單位為毫秒
client.setConnectionTimeoutInMillis(5000)
# 通過打開的連接傳輸數(shù)據(jù)的超時(shí)時(shí)間，單位為毫秒client.setSocketTimeoutInMillis(5000)

總的來說通過接口方式實(shí)現(xiàn)車牌識別功能是比較簡單的，以如下圖為例：

實(shí)現(xiàn)代碼如下：

from aip
import AipOcrAPP_ID = '自己的 App ID'
API_KEY = '自己的 Api Key'
SECRET_KEY = '自己的 Secret Key'#創(chuàng)建客戶端對象
client = AipOcr(APP_ID, API_KEY, SECRET_KEY)# 建立連接的超時(shí)時(shí)間， 單位為毫秒
client.setConnectionTimeoutInMillis(5000)# 通過打開的連接傳輸數(shù)據(jù)的超時(shí)時(shí)間， 單位為毫秒
client.setSocketTimeoutInMillis(5000)# 讀取圖片
def get_file_content(filePath): with open(filePath, 'rb') as fp: return
  fp.read() image = get_file_content('car.jpeg')
  res = client.licensePlate(image) 
  print('車牌號碼：' + res['words_result']['number']) print('車牌顏色：' + res['words_result']['color'])

執(zhí)行結(jié)果：

車牌號碼：川QK9777車牌顏色：blue

上面代碼實(shí)現(xiàn)的是對一張圖片中的一個(gè)車牌進(jìn)行識別，當(dāng)然接口還支持對一張圖片中的多個(gè)車牌進(jìn)行識別，只需使用

licensePlate(image, options) 即可， 以如下圖為例：

實(shí)現(xiàn)代碼如下：

from aip import AipOcr
APP_ID = '自己的 App ID'API_KEY = '自己的 Api Key'SECRET_KEY = '自己的 Secret Key'# 創(chuàng)建客戶端對象client = AipOcr(APP_ID, API_KEY, SECRET_KEY)# 建立連接的超時(shí)時(shí)間，單位為毫秒client.setConnectionTimeoutInMillis(5000)# 通過打開的連接傳輸數(shù)據(jù)的超時(shí)時(shí)間，單位為毫秒client.setSocketTimeoutInMillis(5000)
# 讀取圖片def get_file_content(filePath):    with open(filePath, 'rb') as fp:        return fp.read()
image = get_file_content('cars.png')options = {}# 參數(shù) multi_detect 默認(rèn)為 falseoptions['multi_detect'] = 'true'res = client.licensePlate(image, options)for wr in res['words_result']:    print('車牌號碼：' + wr['number'])    print('車牌顏色：' + wr['color'])

執(zhí)行結(jié)果：

車牌號碼：京N6HZ61
車牌顏色：blue
車牌號碼：魯NS1A26
車牌顏色：blue

最后

本文我們先對車牌識別進(jìn)行了一些介紹，之后利用百度云接口實(shí)現(xiàn)了單個(gè)和多個(gè)車牌的識別功能，通過本文我們可以對車牌識別的相關(guān)概念和具體實(shí)現(xiàn)有一些了解，更多相關(guān)Python 識別車牌內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！

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