Python+Opencv是实现车牌自动识别

使用Python和OpenCV实现车牌自动识别（车牌识别系统，LPR, License Plate Recognition）是一个复杂的任务，通常涉及多个步骤，包括图像预处理、车牌定位、字符分割和字符识别。以下是一个简化的步骤概述以及如何使用OpenCV和其他库（如Tesseract OCR）来实现这些步骤：

1. 图像预处理：
   • 灰度化：将彩色图像转换为灰度图像，减少计算量。
   • 降噪：使用高斯模糊或其他方法去除图像中的噪声。
   • 边缘检测：使用Canny边缘检测或其他方法突出车牌边缘。
2. 车牌定位：
   • 颜色过滤：如果车牌有特定的颜色（如蓝色），可以使用颜色空间转换（如HSV）进行过滤。
   • 形态学操作：使用膨胀和腐蚀操作突出车牌的连通区域。
   • 轮廓检测：找到并筛选可能的车牌区域。
3. 车牌区域提取：
   • 透视变换：对车牌区域进行透视变换以校正其形状。
   • 裁剪：从图像中提取车牌区域。
4. 字符分割：
   • 投影法：通过水平和垂直投影来分割字符。
   • 连通域分析：基于连通区域的分割方法。
5. 字符识别：
   • 使用OCR库（如Tesseract OCR）识别字符。
   • 训练自定义的字符识别模型（如使用深度学习）。