python opencv实现车牌识别_python opencv 车牌识别

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一：实现步骤：

二：实现车牌检测

一：实现步骤：

使用Python和OpenCV实现车牌识别的步骤大致可以分为以下两部分：

车牌检测：

读取需要进行车牌识别的图片。
对图像进行灰度化处理，可能还包括高斯模糊和灰度拉伸。
进行开运算，消除图像中的噪声。
将灰度拉伸后的图像和开运算后的图像求差，并输出其绝对值。
将图像二值化，并利用Canny边缘算法提取图像中边缘轮廓。
进行闭运算操作，获得小连通域。
进行两次开运算操作，获得大连通域。
利用车牌长宽比筛选可能属于车牌区域的框，在原图中绘制矩形。

车牌识别：

对车牌ROI（Region of Interest，感兴趣区域）图像进行灰度化处理。
利用形态学运算中的闭运算消除灰度图像噪声点。
利用OCR（Optical Character Recognition，光学字符识别）技术识别车牌字符与位置。
将结果打印并在图片上显示出来。

二：实现车牌检测

1：对车牌进行HSV颜色空间转化，便于更好的进行颜色分隔和轮廓检测，找到蓝色车牌区域
    hsv = cv2.cvtColor(picture, cv2.COLOR_BGR2HSV)  # 转化为HSV颜色空间
    lower_blue = np.array(