opencv车牌定位

车牌定位是车牌识别的第一步，也是必要的一步。车牌定位的好坏直接决定了车牌识别的准确性。车牌定位的过程可以简单分为以下几个步骤：去除噪音、通过颜色特征或形状特征筛选、通过形态特征再筛选、选出最优的候选区域、画出矩形并返回矩形的对角顶点。\[1\]

在实现车牌定位的过程中，可以使用一些图像处理算法。例如，可以使用Sobel算子进行边缘检测，保留纵向纹理，然后进行颜色反向操作。接着可以使用Close操作进行横向闭运算，使用FindContours找到轮廓，再使用cvBoundingRect和cvRectangle对满足一定条件的轮廓进行矩形框选。\[2\]

在图像二值化时，边缘检测是必不可少的。虽然API提供了自适应二值化和Otsu二值化等方法，但这些方法考虑的是全图或者部分块，不适用于车牌图像。因此，我们需要自己构造阈值。个人建议使用适当的阈值来进行二值化，以保证图像清晰且不会影响到车牌轮廓的识别。\[3\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [python-opencv实战：车牌识别（一）：精度还不错的车牌定位](https://blog.csdn.net/qq_45804132/article/details/114150432)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down28v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [(转) 学习OpenCV——车牌检测(定位)](https://blog.csdn.net/atupal/article/details/8174295)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down28v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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