使用Python和Keras基于卷积神经网络的车牌识别的程序

以下是一个基于卷积神经网络（CNN）的车牌识别程序的示例代码，使用Python和Keras库编写：

import numpy as np
import cv2
from keras.models import load_model

# 加载训练好的CNN模型
model = load_model('license_plate_cnn_model.h5')

# 定义车牌字符集
characters = '0123456789ABCDEFGHJKLMNPQRSTUVWXYZ'

# 加载车牌图像并进行预处理
def preprocess_plate_image(image):
    gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    blur = cv2.GaussianBlur(gray, (5, 5), 0)
    thresh = cv2.adaptiveThreshold(blur, 255, cv2.ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C, cv2.THRESH_BINARY_INV, 11, 2)
    return thresh

# 对单个字符图像进行预处理和预测
def predict_character_image(image):
    processed_image = cv2.resize(image, (30, 30))
    processed_image = np.expand_dims(processed_image, axis=2)
    processed_image = np.expand_dims(processed_image, axis=0)
    prediction = model.predict(processed_image)
    character_index = np.argmax(prediction)
    character = characters[character_index]
    return character

# 对整个车牌图像进行字符识别
def recognize_license_plate(plate_image):
    # 将车牌图像划分成字符图像
    contours, _ = cv2.findContours(plate_image, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
    contours = sorted(contours, key=lambda c: cv2.boundingRect(c)[0])
    character_images = []
    for contour in contours:
        x, y, w, h = cv2.boundingRect(contour)
        if w > 10 and h > 10:
            character_image = plate_image[y:y+h, x:x+w]
            character_image = preprocess_character_image(character_image)
            character_images.append(character_image)

    # 对每个字符图像进行预测并组合成车牌号码
    license_plate = ''.join([predict_character_image(character_image) for character_image in character_images])
    return license_plate

这个程序首先加载一个已训练好的CNN模型，然后定义车牌字符集。在preprocess_plate_image()函数中，程序对车牌图像进行预处理，包括将其转换为灰度图像、应用高斯模糊、自适应阈值二值化等。在predict_character_image()函数中，程序对单个字符图像进行预处理并使用CNN模型进行预测，返回预测出的字符。在recognize_license_plate()函数中，程序将车牌图像划分成单个字符图像，对每个字符图像进行预测并组合成车牌号码。

这个程序只是一个示例，实际的车牌识别任务可能需要更多的预处理和后处理步骤，以及更复杂的模型和算法。