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import cv2
"""定义一些参数"""
# imshow 窗口的尺寸
frameWidth = 640
frameHeight = 480
# 导入 xml 文件（根据自己的路径进行相对应的调整）
numberPlatesCascade = cv2.CascadeClassifier("C:/Users/geek/Desktop/haarcascade_russian_plate_number.xml")
# 设定一个可以被检测到的最小的物体的面积，可用于去除一些不必要的噪声
minArea = 500
# bounding box 的颜色
color = (255, 0, 255)
# 导入计算机自带的摄像头，并设置摄像头所拍摄画面的尺寸、亮度
cap = cv2.VideoCapture(0)
cap.set(3, frameWidth)
cap.set(4, frameHeight)
cap.set(10, 150)
# 用于保存车牌照片时的计数
count = 0
global imgRoi
while True:
success, img = cap.read()
imgGray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 转为灰度图像
numberPlates = numberPlatesCascade.detectMultiScale(imgGray, 1.1, 4) # 调用xml文件抓到图像中的车牌
for (x, y, w, h) in numberPlates:
area = w * h
if area > minArea:
cv2.rectangle(img, (x, y), (x w, y h), color, 2) # 添加 bounding box
cv2.putText(img, "NUMBER PLATE", (x, y-5),
cv2.FONT_HERSHEY_PLAIN, 1, color, 2) # 给 bounding box 添加注解
# 单独将车牌抓出来，另外显示
imgRoi = img[y:y h 30, x:x w]
cv2.imshow("Number Plate", imgRoi)
cv2.imshow("Result", img)
k=cv2.waitKey(1)
if k & 0xFF == ord("s") and 'imgRoi' in dir(): # 用于保存抓到的车牌
cv2.imwrite("C:/Users/geek/Desktop/platenum/NumberPlate_" str(count) ".jpg", imgRoi)
cv2.rectangle(img, (0, 200), (640, 300), (0, 255, 0), cv2.FILLED) # 做一个用于提示保存成功地提示条
cv2.putText(img, "Scan Saved", (150, 265), cv2.FONT_HERSHEY_PLAIN,
2, (0, 255, 255), 2) # 在提示条上写上内容
cv2.imshow("Result", img)
cv2.waitKey(500)
count = 1
if k == 27:
#通过esc键退出摄像
cv2.destroyAllWindows()
break
#关闭摄像头
cap.release()
