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详细过程带你用Python做车牌自动识别系统

发布日期：2022-02-04 08:08 | 文章来源：站长之家

前段时间，用PyQt5写了两篇文章，自己用python做的一款超炫酷音乐播放器、用Python做个个性的动画挂件让桌面不单调。有粉丝问我，为什么要用PyQt5？之前没接触过PyQt5，能不能多分享一些这方面的开发案例？

今天就继续给大家分享一个实战案例，带大家一起用Python的PyQt5开发一个车牌自动识别系统！

首先一起来看看最终实现的车牌识别系统效果图：


下面，我们就开始介绍如何实现这款自动车牌识别系统。

一、核心功能设计

总体来说，我们首先要进行UI界面构建设计，根据车牌识别系统功能进行画面排版布局；其次我们的这款车牌识别系统的主要功能车辆图片读取识别显示、图片中车牌ROI区域获取、车牌识别结果输出显示。

对于结果输出显示，我们主要包含了读取图片名称、读取录入时间、识别车牌号码、识别车牌颜色、识别车牌所属地。最后我们还可以将车牌识别系统的数据信息导出本地存储。

拆解需求，大致可以整理出核心功能如下：

UI设计排版布局

  • 左侧区域进行识别信息显示，包含图片名称、读取录入时间、识别车牌号码、识别车牌颜色、识别车牌所属地信息
  • 右侧可以分成3个区域，顶部区域包含窗体最小化，最大化，关闭功能；中间区域显示读取车辆图片；底部区域包含车牌显示区域、图片读取、车牌信息存储功能

车牌识别

  • 通过读取图片进行车牌区域提取输出
  • 车牌自动识别结果输出

车牌信息显示存储

  • 根据自动识别结果对车牌各类信息显示
  • 对录入识别的车辆车牌识别信息存储

二、实现步骤

1. UI设计排版布局

根据车牌识别需要的功能，首先进行UI布局设计，我们这次还是使用的pyqt5。核心设计代码如下：

# author：CSDN-Dragon少年
def setupUi(self, MainWindow):
 MainWindow.setObjectName("MainWindow")
 MainWindow.resize(1213, 670)
 MainWindow.setFixedSize(1213, 670)  # 设置窗体固定大小
 MainWindow.setToolButtonStyle(QtCore.Qt.ToolButtonIconOnly)
 self.centralwidget = QtWidgets.QWidget(MainWindow)
 self.centralwidget.setObjectName("centralwidget")
 self.scrollArea = QtWidgets.QScrollArea(self.centralwidget)
 self.scrollArea.setGeometry(QtCore.QRect(690, 40, 511, 460))
 self.scrollArea.setWidgetResizable(True)
 self.scrollArea.setObjectName("scrollArea")
 self.scrollAreaWidgetContents = QtWidgets.QWidget()
 self.scrollAreaWidgetContents.setGeometry(QtCore.QRect(0, 0, 500, 489))
 self.scrollAreaWidgetContents.setObjectName("scrollAreaWidgetContents")
 self.label_0 = QtWidgets.QLabel(self.scrollAreaWidgetContents)
 self.label_0.setGeometry(QtCore.QRect(10, 10, 111, 20))
 font = QtGui.QFont()
 font.setPointSize(11)
 self.label_0.setFont(font)
 self.label_0.setObjectName("label_0")
 self.label = QtWidgets.QLabel(self.scrollAreaWidgetContents)
 self.label.setGeometry(QtCore.QRect(10, 40, 481, 420))
 self.label.setObjectName("label")
 self.label.setAlignment(Qt.AlignCenter)
 self.scrollArea.setWidget(self.scrollAreaWidgetContents)
 self.scrollArea_2 = QtWidgets.QScrollArea(self.centralwidget)
 self.scrollArea_2.setGeometry(QtCore.QRect(10, 10, 671, 631))
 self.scrollArea_2.setWidgetResizable(True)
 self.scrollArea_2.setObjectName("scrollArea_2")
 self.scrollAreaWidgetContents_1 = QtWidgets.QWidget()
 self.scrollAreaWidgetContents_1.setGeometry(QtCore.QRect(0, 0, 669, 629))
 self.scrollAreaWidgetContents_1.setObjectName("scrollAreaWidgetContents_1")
 self.label_1 = QtWidgets.QLabel(self.scrollAreaWidgetContents_1)
 self.label_1.setGeometry(QtCore.QRect(10, 10, 111, 20))
 font = QtGui.QFont()
 font.setPointSize(11)
 self.label_1.setFont(font)
 self.label_1.setObjectName("label_1")
 self.tableWidget = QtWidgets.QTableWidget(self.scrollAreaWidgetContents_1)
 self.tableWidget.setGeometry(QtCore.QRect(10, 40, 651, 581))  # 581))
 self.tableWidget.setObjectName("tableWidget")
 self.tableWidget.setColumnCount(5)
 self.tableWidget.setColumnWidth(0, 140)  # 设置1列的宽度
 self.tableWidget.setColumnWidth(1, 130)  # 设置2列的宽度
 self.tableWidget.setColumnWidth(2, 110)  # 设置3列的宽度
 self.tableWidget.setColumnWidth(3, 90)  # 设置4列的宽度
 self.tableWidget.setColumnWidth(4, 181)  # 设置5列的宽度
 self.tableWidget.setHorizontalHeaderLabels(["图片名称", "录入时间", "车牌号码", "车牌类型", "车牌信息"])
 self.tableWidget.setRowCount(self.RowLength)
 self.tableWidget.verticalHeader().setVisible(False)  # 隐藏垂直表头)
 self.tableWidget.setEditTriggers(QAbstractItemView.NoEditTriggers)
 self.tableWidget.raise_()
 self.scrollArea_2.setWidget(self.scrollAreaWidgetContents_1)
 self.scrollArea_3 = QtWidgets.QScrollArea(self.centralwidget)
 self.scrollArea_3.setGeometry(QtCore.QRect(690, 510, 341, 131))
 self.scrollArea_3.setWidgetResizable(True)
 self.scrollArea_3.setObjectName("scrollArea_3")
 self.scrollAreaWidgetContents_3 = QtWidgets.QWidget()
 self.scrollAreaWidgetContents_3.setGeometry(QtCore.QRect(0, 0, 339, 129))
 self.scrollAreaWidgetContents_3.setObjectName("scrollAreaWidgetContents_3")
 self.label_2 = QtWidgets.QLabel(self.scrollAreaWidgetContents_3)
 self.label_2.setGeometry(QtCore.QRect(10, 10, 111, 20))
 font = QtGui.QFont()
 font.setPointSize(11)
 self.label_2.setFont(font)
 self.label_2.setObjectName("label_2")
 self.label_3 = QtWidgets.QLabel(self.scrollAreaWidgetContents_3)
 self.label_3.setGeometry(QtCore.QRect(10, 40, 321, 81))
 self.label_3.setObjectName("label_3")
 self.scrollArea_3.setWidget(self.scrollAreaWidgetContents_3)
 self.scrollArea_4 = QtWidgets.QScrollArea(self.centralwidget)
 self.scrollArea_4.setGeometry(QtCore.QRect(1040, 510, 161, 131))
 self.scrollArea_4.setWidgetResizable(True)
 self.scrollArea_4.setObjectName("scrollArea_4")
 self.scrollAreaWidgetContents_4 = QtWidgets.QWidget()
 self.scrollAreaWidgetContents_4.setGeometry(QtCore.QRect(0, 0, 159, 129))
 self.scrollAreaWidgetContents_4.setObjectName("scrollAreaWidgetContents_4")
 self.pushButton_2 = QtWidgets.QPushButton(self.scrollAreaWidgetContents_4)
 self.pushButton_2.setGeometry(QtCore.QRect(20, 50, 121, 31))
 self.pushButton_2.setObjectName("pushButton_2")
 self.pushButton = QtWidgets.QPushButton(self.scrollAreaWidgetContents_4)
 self.pushButton.setGeometry(QtCore.QRect(20, 90, 121, 31))
 self.pushButton.setObjectName("pushButton")
 self.label_4 = QtWidgets.QLabel(self.scrollAreaWidgetContents_4)
 self.label_4.setGeometry(QtCore.QRect(10, 10, 111, 20))
 font = QtGui.QFont()
 font.setPointSize(11)
 self.label_4.setFont(font)
 self.label_4.setObjectName("label_4")
 self.scrollArea_4.setWidget(self.scrollAreaWidgetContents_4)
 MainWindow.setCentralWidget(self.centralwidget)
 self.statusbar = QtWidgets.QStatusBar(MainWindow)
 self.statusbar.setObjectName("statusbar")
 MainWindow.setStatusBar(self.statusbar)
 self.retranslateUi(MainWindow)
 QtCore.QMetaObject.connectSlotsByName(MainWindow)
 self.retranslateUi(MainWindow)
 QtCore.QMetaObject.connectSlotsByName(MainWindow)
 self.pushButton.clicked.connect(self.__openimage)  # 设置点击事件
 self.pushButton.setStyleSheet('''QPushButton{background:#222225;border-radius:5px;}QPushButton:hover{background:#2B2B2B;}''')
 self.pushButton_2.clicked.connect(self.__writeFiles)  # 设置点击事件
 self.pushButton_2.setStyleSheet('''QPushButton{background:#222225;border-radius:5px;}QPushButton:hover{background:#2B2B2B;}''')
 self.retranslateUi(MainWindow)
 self.close_widget = QtWidgets.QWidget(self.centralwidget)
 self.close_widget.setGeometry(QtCore.QRect(1130, 0, 90, 50))
 self.close_widget.setObjectName("close_widget")
 self.close_layout = QGridLayout()  # 创建左侧部件的网格布局层
 self.close_widget.setLayout(self.close_layout)  # 设置左侧部件布局为网格
 self.left_close = QPushButton("")  # 关闭按钮
 self.left_close.clicked.connect(self.close)
 self.left_visit = QPushButton("")  # 空白按钮
 self.left_visit.clicked.connect(MainWindow.big)
 self.left_mini = QPushButton("")  # 最小化按钮
 self.left_mini.clicked.connect(MainWindow.mini)
 self.close_layout.addWidget(self.left_mini, 0, 0, 1, 1)
 self.close_layout.addWidget(self.left_close, 0, 2, 1, 1)
 self.close_layout.addWidget(self.left_visit, 0, 1, 1, 1)
 self.left_close.setFixedSize(15, 15)  # 设置关闭按钮的大小
 self.left_visit.setFixedSize(15, 15)  # 设置按钮大小
 self.left_mini.setFixedSize(15, 15)  # 设置最小化按钮大小
 self.left_close.setStyleSheet(
  '''QPushButton{background:#F76677;border-radius:5px;}QPushButton:hover{background:red;}''')
 self.left_visit.setStyleSheet(
  '''QPushButton{background:#F7D674;border-radius:5px;}QPushButton:hover{background:yellow;}''')
 self.left_mini.setStyleSheet(
  '''QPushButton{background:#6DDF6D;border-radius:5px;}QPushButton:hover{background:green;}''')
 QtCore.QMetaObject.connectSlotsByName(MainWindow)
 self.ProjectPath = os.getcwd()  # 获取当前工程文件位置
 self.scrollAreaWidgetContents.setStyleSheet(sc)
 self.scrollAreaWidgetContents_3.setStyleSheet(sc)
 self.scrollAreaWidgetContents_4.setStyleSheet(sc)
 b = '''
color:white;
background:#2B2B2B;
  '''
 self.label_0.setStyleSheet(b)
 self.label_1.setStyleSheet(b)
 self.label_2.setStyleSheet(b)
 self.label_3.setStyleSheet(b)
 MainWindow.setWindowOpacity(0.95)  # 设置窗口透明度
 MainWindow.setAttribute(Qt.WA_TranslucentBackground)
 MainWindow.setWindowFlag(Qt.FramelessWindowHint)  # 隐藏边框
# author：CSDN-Dragon少年
def retranslateUi(self, MainWindow):
 _translate = QtCore.QCoreApplication.translate
 MainWindow.setWindowTitle(_translate("MainWindow", "车牌识别系统"))
 self.label_0.setText(_translate("MainWindow", "原始图片："))
 self.label.setText(_translate("MainWindow", ""))
 self.label_1.setText(_translate("MainWindow", "识别结果："))
 self.label_2.setText(_translate("MainWindow", "车牌区域："))
 self.label_3.setText(_translate("MainWindow", ""))
 self.pushButton.setText(_translate("MainWindow", "打开文件"))
 self.pushButton_2.setText(_translate("MainWindow", "导出数据"))
 self.label_4.setText(_translate("MainWindow", "事件："))
 self.scrollAreaWidgetContents_1.show()

UI实现效果如下：

2. 车牌识别

接下来我们需要实现两个核心功能，包括获取车牌ROI区域和车牌自动识别功能。

车牌ROI区域提取：

根据读取的车辆图片，预处理进行车牌ROI区域提取，主要通过Opencv的图像处理相关知识点来完成。主要包括对图像去噪、二值化、边缘轮廓提取、矩形区域矫正、蓝绿黄车牌颜色定位识别。核心代码如下：

# author：CSDN-Dragon少年
# 预处理
def pretreatment(self, car_pic):
 if type(car_pic) == type(""):
  img = self.__imreadex(car_pic)
 else:
  img = car_pic
 pic_hight, pic_width = img.shape[:2]
 if pic_width > self.MAX_WIDTH:
  resize_rate = self.MAX_WIDTH / pic_width
  img = cv2.resize(img, (self.MAX_WIDTH, int(pic_hight * resize_rate)), interpolation=cv2.INTER_AREA)  # 图片分辨率调整
 blur = self.cfg["blur"]
 # 高斯去噪
 if blur > 0:
  img = cv2.GaussianBlur(img, (blur, blur), 0)
 oldimg = img
 img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
 kernel = np.ones((20, 20), np.uint8)
 img_opening = cv2.morphologyEx(img, cv2.MORPH_OPEN, kernel)  # 开运算
 img_opening = cv2.addWeighted(img, 1, img_opening, -1, 0);  # 与上一次开运算结果融合
 # cv2.imshow('img_opening', img_opening)
 # 找到图像边缘
 ret, img_thresh = cv2.threshold(img_opening, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY + cv2.THRESH_OTSU)  # 二值化
 img_edge = cv2.Canny(img_thresh, 100, 200)
 # cv2.imshow('img_edge', img_edge)
 # 使用开运算和闭运算让图像边缘成为一个整体
 kernel = np.ones((self.cfg["morphologyr"], self.cfg["morphologyc"]), np.uint8)
 img_edge1 = cv2.morphologyEx(img_edge, cv2.MORPH_CLOSE, kernel)  # 闭运算
 img_edge2 = cv2.morphologyEx(img_edge1, cv2.MORPH_OPEN, kernel)  # 开运算
 # cv2.imshow('img_edge2', img_edge2)
 # cv2.imwrite('./edge2.png', img_edge2)
 # 查找图像边缘整体形成的矩形区域，可能有很多，车牌就在其中一个矩形区域中
 image, contours, hierarchy = cv2.findContours(img_edge2, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
 contours = [cnt for cnt in contours if cv2.contourArea(cnt) > self.Min_Area]
 # 逐个排除不是车牌的矩形区域
 car_contours = []
 for cnt in contours:
  # 框选 生成最小外接矩形 返回值（中心(x,y), (宽,高), 旋转角度）
  rect = cv2.minAreaRect(cnt)
  # print('宽高:',rect[1])
  area_width, area_height = rect[1]
  # 选择宽大于高的区域
  if area_width < area_height:
area_width, area_height = area_height, area_width
  wh_ratio = area_width / area_height
  # print('宽高比：',wh_ratio)
  # 要求矩形区域长宽比在2到5.5之间，2到5.5是车牌的长宽比，其余的矩形排除
  if wh_ratio > 2 and wh_ratio < 5.5:
car_contours.append(rect)
box = cv2.boxPoints(rect)
box = np.int0(box)
 # 矩形区域可能是倾斜的矩形，需要矫正，以便使用颜色定位
 card_imgs = []
 for rect in car_contours:
  if rect[2] > -1 and rect[2] < 1:  # 创造角度，使得左、高、右、低拿到正确的值
angle = 1
  else:
angle = rect[2]
  rect = (rect[0], (rect[1][0] + 5, rect[1][1] + 5), angle)  # 扩大范围，避免车牌边缘被排除
  box = cv2.boxPoints(rect)
  heigth_point = right_point = [0, 0]
  left_point = low_point = [pic_width, pic_hight]
  for point in box:
if left_point[0] > point[0]:
 left_point = point
if low_point[1] > point[1]:
 low_point = point
if heigth_point[1] < point[1]:
 heigth_point = point
if right_point[0] < point[0]:
 right_point = point
  if left_point[1] <= right_point[1]:  # 正角度
new_right_point = [right_point[0], heigth_point[1]]
pts2 = np.float32([left_point, heigth_point, new_right_point])  # 字符只是高度需要改变
pts1 = np.float32([left_point, heigth_point, right_point])
M = cv2.getAffineTransform(pts1, pts2)
dst = cv2.warpAffine(oldimg, M, (pic_width, pic_hight))
self.__point_limit(new_right_point)
self.__point_limit(heigth_point)
self.__point_limit(left_point)
card_img = dst[int(left_point[1]):int(heigth_point[1]), int(left_point[0]):int(new_right_point[0])]
card_imgs.append(card_img)
  elif left_point[1] > right_point[1]:  # 负角度
new_left_point = [left_point[0], heigth_point[1]]
pts2 = np.float32([new_left_point, heigth_point, right_point])  # 字符只是高度需要改变
pts1 = np.float32([left_point, heigth_point, right_point])
M = cv2.getAffineTransform(pts1, pts2)
dst = cv2.warpAffine(oldimg, M, (pic_width, pic_hight))
self.__point_limit(right_point)
self.__point_limit(heigth_point)
self.__point_limit(new_left_point)
card_img = dst[int(right_point[1]):int(heigth_point[1]), int(new_left_point[0]):int(right_point[0])]
card_imgs.append(card_img)
 #使用颜色定位，排除不是车牌的矩形，目前只识别蓝、绿、黄车牌
 colors = []
 for card_index, card_img in enumerate(card_imgs):
  green = yellow = blue = black = white = 0
  try:
# 有转换失败的可能，原因来自于上面矫正矩形出错
card_img_hsv = cv2.cvtColor(card_img, cv2.COLOR_BGR2HSV)
  except:
print('BGR转HSV失败')
card_imgs = colors = None
return card_imgs, colors
  if card_img_hsv is None:
continue
  row_num, col_num = card_img_hsv.shape[:2]
  card_img_count = row_num * col_num
  # 确定车牌颜色
  for i in range(row_num):
for j in range(col_num):
 H = card_img_hsv.item(i, j, 0)
 S = card_img_hsv.item(i, j, 1)
 V = card_img_hsv.item(i, j, 2)
 if 11 < H <= 34 and S > 34:  # 图片分辨率调整
  yellow += 1
 elif 35 < H <= 99 and S > 34:  # 图片分辨率调整
  green += 1
 elif 99 < H <= 124 and S > 34:  # 图片分辨率调整
  blue += 1
 if 0 < H < 180 and 0 < S < 255 and 0 < V < 46:
  black += 1
 elif 0 < H < 180 and 0 < S < 43 and 221 < V < 225:
  white += 1
  color = "no"
  # print('黄：{:<6}绿：{:<6}蓝：{:<6}'.format(yellow,green,blue))
  limit1 = limit2 = 0
  if yellow * 2 >= card_img_count:
color = "yellow"
limit1 = 11
limit2 = 34  # 有的图片有色偏偏绿
  elif green * 2 >= card_img_count:
color = "green"
limit1 = 35
limit2 = 99
  elif blue * 2 >= card_img_count:
color = "blue"
limit1 = 100
limit2 = 124  # 有的图片有色偏偏紫
  elif black + white >= card_img_count * 0.7:
color = "bw"
  # print(color)
  colors.append(color)
  # print(blue, green, yellow, black, white, card_img_count)
  if limit1 == 0:
continue
  # 根据车牌颜色再定位，缩小边缘非车牌边界
  xl, xr, yh, yl = self.accurate_place(card_img_hsv, limit1, limit2, color)
  if yl == yh and xl == xr:
continue
  need_accurate = False
  if yl >= yh:
yl = 0
yh = row_num
need_accurate = True
  if xl >= xr:
xl = 0
xr = col_num
need_accurate = True
  card_imgs[card_index] = card_img[yl:yh, xl:xr] \
if color != "green" or yl < (yh - yl) // 4 else card_img[yl - (yh - yl) // 4:yh, xl:xr]
  if need_accurate:  # 可能x或y方向未缩小，需要再试一次
card_img = card_imgs[card_index]
card_img_hsv = cv2.cvtColor(card_img, cv2.COLOR_BGR2HSV)
xl, xr, yh, yl = self.accurate_place(card_img_hsv, limit1, limit2, color)
if yl == yh and xl == xr:
 continue
if yl >= yh:
 yl = 0
 yh = row_num
if xl >= xr:
 xl = 0
 xr = col_num
  card_imgs[card_index] = card_img[yl:yh, xl:xr] \
if color != "green" or yl < (yh - yl) // 4 else card_img[yl - (yh - yl) // 4:yh, xl:xr]
 # cv2.imshow("result", card_imgs[0])
 # cv2.imwrite('1.jpg', card_imgs[0])
 # print('颜色识别结果：' + colors[0])
 return card_imgs, colors

至此我们就可以输出车牌ROI区域和车牌颜色了，效果如下：


车牌自动识别：

本篇介绍调用百度AI提供的车牌识别接口 – 百度AI开放平台链接，识别效果非常不错。


这里面我们可以创建一个车牌识别的应用，其中的API Key及Secret Key后面我们调用车牌识别检测接口时会用到。


我们可以看到官方提供的帮助文档，介绍了如何调用请求URL数据格式，向API服务地址使用POST发送请求，必须在URL中带上参数access_token，可通过后台的API Key和Secret Key生成。这里面的API Key和Secret Key就是我们上面提到的。


接下来我们看看调用车牌识别接口代码示例。


那我们如何获取识别的车牌号码呢？API文档可以看到里面有个words_result字典 ，其中的color代表车牌颜色 ，number代表车牌号码 。这样我就可以知道识别的车牌颜色和车牌号了。


车牌识别的接口调用流程基本已经清楚了，下面就可以进行代码实现了。

# author：CSDN-Dragon少年
def get_token(self):
 host = 'https://aip.baidubce.com/oauth/2.0/token?grant_type=client_credentials&client_id=' + self.client_id + '&client_secret=' + self.client_secret
 response = requests.get(host)
 if response:
  token_info = response.json()
  token_key = token_info['access_token']
 return token_key
# author：CSDN-Dragon少年
def get_license_plate(self, car_pic):
 result = {}
 card_imgs, colors = self.pretreatment(car_pic)
 request_url = "https://aip.baidubce.com/rest/2.0/ocr/v1/license_plate"
 # 二进制方式打开图片文件
 f = open(car_pic, 'rb')
 img = base64.b64encode(f.read())
 params = {"image": img}
 access_token = self.get_token()
 request_url = request_url + "?access_token=" + access_token
 headers = {'content-type': 'application/x-www-form-urlencoded'}
 response = requests.post(request_url, data=params, headers=headers)
 if response:
  print(response.json())
  license_result = response.json()['words_result']['number']
  card_color = response.json()['words_result']['color']
  if license_result != []:
result['InputTime'] = time.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S")
result['Type'] = self.cardtype[card_color]
result['Picture'] = card_imgs[0]
result['Number'] = ''.join(license_result[:2]) + '·' + ''.join(license_result[2:])
try:
 result['From'] = ''.join(self.Prefecture[license_result[0]][license_result[1]])
except:
 result['From'] = '未知'
return result
 else:
  return None

这样我们就可以拿到车牌颜色和车牌号码了，效果如下：

3. 车牌信息显示存储

3.1 车牌信息显示：

# author：CSDN-Dragon少年
def __show(self, result, FileName):
 # 显示表格
 self.RowLength = self.RowLength + 1
 if self.RowLength > 18:
  self.tableWidget.setColumnWidth(5, 157)
 self.tableWidget.setRowCount(self.RowLength)
 self.tableWidget.setItem(self.RowLength - 1, 0, QTableWidgetItem(FileName))
 self.tableWidget.setItem(self.RowLength - 1, 1, QTableWidgetItem(result['InputTime']))
 self.tableWidget.setItem(self.RowLength - 1, 2, QTableWidgetItem(result['Number']))
 self.tableWidget.setItem(self.RowLength - 1, 3, QTableWidgetItem(result['Type']))
 if result['Type'] == '蓝色牌照':
  self.tableWidget.item(self.RowLength - 1, 3).setBackground(QBrush(QColor(3, 128, 255)))
 elif result['Type'] == '绿色牌照':
  self.tableWidget.item(self.RowLength - 1, 3).setBackground(QBrush(QColor(98, 198, 148)))
 elif result['Type'] == '黄色牌照':
  self.tableWidget.item(self.RowLength - 1, 3).setBackground(QBrush(QColor(242, 202, 9)))
 self.tableWidget.setItem(self.RowLength - 1, 4, QTableWidgetItem(result['From']))
 self.tableWidget.item(self.RowLength - 1, 4).setBackground(QBrush(QColor(255, 255, 255)))
 # 显示识别到的车牌位置
 size = (int(self.label_3.width()), int(self.label_3.height()))
 shrink = cv2.resize(result['Picture'], size, interpolation=cv2.INTER_AREA)
 shrink = cv2.cvtColor(shrink, cv2.COLOR_BGR2RGB)
 self.QtImg = QtGui.QImage(shrink[:], shrink.shape[1], shrink.shape[0], shrink.shape[1] * 3,
  QtGui.QImage.Format_RGB888)
 self.label_3.setPixmap(QtGui.QPixmap.fromImage(self.QtImg))

效果如下：

3.2 信息导出存储：

# author：CSDN-Dragon少年
def __writexls(self, DATA, path):
 wb = xlwt.Workbook();
 ws = wb.add_sheet('Data');
 # DATA.insert(0, ['文件名称','录入时间', '车牌号码', '车牌类型', '车牌信息'])
 for i, Data in enumerate(DATA):
  for j, data in enumerate(Data):
ws.write(i, j, data)
 wb.save(path)
 QMessageBox.information(None, "成功", "数据已保存！", QMessageBox.Yes)
def __writecsv(self, DATA, path):
 f = open(path, 'w')
 # DATA.insert(0, ['文件名称','录入时间', '车牌号码', '车牌类型', '车牌信息'])
 for data in DATA:
  f.write((',').join(data) + '\n')
 f.close()
 QMessageBox.information(None, "成功", "数据已保存！", QMessageBox.Yes)
def __writeFiles(self):
 path, filetype = QFileDialog.getSaveFileName(None, "另存为", self.ProjectPath,
"Excel 工作簿(*.xls);;CSV (逗号分隔)(*.csv)")
 if path == "":  # 未选择
  return
 if filetype == 'Excel 工作簿(*.xls)':
  self.__writexls(self.Data, path)
 elif filetype == 'CSV (逗号分隔)(*.csv)':
  self.__writecsv(self.Data, path)

效果如下：


导出车牌信息数据如下：


至此，整个车牌自动识别系统就完成了~今天我们就到这里，明天继续努力！


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