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Python车牌识别系统：OpenCV+HyperLPR+PyQt5全栈开发，支持图片/视频/摄像头

1、项目介绍

技术栈：Python语言、OpenCV、HyperLPR中文车牌识别框架、pyqt5
数据集：自建车牌图片集（已标注车牌位置与字符）
识别场景：图片、视频、摄像头实时流
输出：车牌号码、识别置信度、车牌位置坐标，支持结果导出（jpg/mp4/csv）

研究背景：传统停车场、高速收费站人工录入车牌效率低且易出错；车牌识别技术可实现自动化管理，提升通行效率。
研究意义：将OpenCV图像预处理、HyperLPR深度学习识别、PyQt5界面展示深度整合，形成“采集-识别-展示-导出”闭环，为停车场、高速、小区出入口提供低成本、高效率的车牌识别方案，适合毕业设计与工程实践落地。

2、项目界面

（1）上传图片进行车牌识别

（2）上传视频进行车牌识别

（3）连接摄像头进行车牌识别

（4）车牌识别记录管理

（5）识别原理

3、项目说明

车牌识别系统是一种利用计算机视觉和深度学习技术来自动识别和提取车辆上的车牌信息的系统。它通常由以下几个主要组成部分构成：

图像采集

系统需要获取车辆图像或视频流。这可以通过摄像头、监控摄像机或其他图像采集设备实现。

图像预处理

对采集到的图像进行预处理，包括图像去噪、增强、调整尺寸等操作，以便提高后续识别算法的效果。

车牌定位

使用图像处理技术，如边缘检测、颜色过滤等方法，对图像中的车牌位置进行定位和标定。OpenCV是一个广泛应用于图像处理和计算机视觉的开源库，提供了丰富的函数和工具来实现这些功能。

字符分割

将车牌图像中的字符分割成单个字符。这是一个关键的步骤，通常使用基于图像处理和机器学习的方法来确定字符的边界。

字符识别

使用深度学习算法和训练好的模型对分割出的字符进行识别。HyperLPR是一个开源的中文车牌识别框架，它基于深度学习技术，能够快速准确地识别车牌上的字符。

结果输出

将识别出的车牌信息输出到用户界面、数据库或其他系统中，以便进一步处理和应用。PyQt5是一个基于Python的GUI开发框架，可以用于创建用户界面，实现与用户的交互和结果展示。

系统架构分为四层：用户界面层、应用程序层、业务逻辑层、数据存储层。用户界面层使用PyQt5构建，提供响应式设计和现代化界面，增强用户体验。用户通过界面上传图片、视频或连接摄像头，界面层负责展示识别结果和接收用户输入。应用程序层基于Python脚本，处理图像预处理、车牌定位、字符分割与识别的流程，调用OpenCV与HyperLPR库。业务逻辑层包含核心业务处理逻辑，负责数据验证、用户认证和权限管理。数据存储层采用SQLite数据库，通过sqlite3进行连接和操作，存储车牌识别记录与用户信息，支持高效查询。

系统支持图片、视频、摄像头三通道输入，可调置信度阈值；识别结果可一键导出CSV，方便停车场管理与企业安全审计。整体代码开源、环境一键配置，是“零代码”实现车牌识别的示范性工程。

4、核心代码

# -*- coding: utf-8 -*-
from __future__ import unicode_literals

import sys
import gzip
import marshal
from math import log, exp

from ..utils.frequency import AddOneProb


class Bayes(object):

    def __init__(self):
        self.d = {}
        self.total = 0

    def save(self, fname, iszip=True):
        d = {}
        d['total'] = self.total
        d['d'] = {}
        for k, v in self.d.items():
            d['d'][k] = v.__dict__
        if sys.version_info[0] == 3:
            fname = fname + '.3'
        if not iszip:
            marshal.dump(d, open(fname, 'wb'))
        else:
            f = gzip.open(fname, 'wb')
            f.write(marshal.dumps(d))
            f.close()

    def load(self, fname, iszip=True):
        if sys.version_info[0] == 3:
            fname = fname + '.3'
        if not iszip:
            d = marshal.load(open(fname, 'rb'))
        else:
            try:
                f = gzip.open(fname, 'rb')
                d = marshal.loads(f.read())
            except IOError:
                f = open(fname, 'rb')
                d = marshal.loads(f.read())
            f.close()
        self.total = d['total']
        self.d = {}
        for k, v in d['d'].items():
            self.d[k] = AddOneProb()
            self.d[k].__dict__ = v

    def train(self, data):
        for d in data:
            c = d[1]
            if c not in self.d:
                self.d[c] = AddOneProb()
            for word in d[0]:
                self.d[c].add(word, 1)
        self.total = sum(map(lambda x: self.d[x].getsum(), self.d.keys()))

    def classify(self, x):
        tmp = {}
        for k in self.d:
            tmp[k] = log(self.d[k].getsum()) - log(self.total)
            for word in x:
                tmp[k] += log(self.d[k].freq(word))
        ret, prob = 0, 0
        for k in self.d:
            now = 0
            try:
                for otherk in self.d:
                    now += exp(tmp[otherk]-tmp[k])
                now = 1/now
            except OverflowError:
                now = 0
            if now > prob:
                ret, prob = k, now
        return (ret, prob)

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