二值化，灰度化之后，从写一个完整的Python车牌识别图像分割

要实现Python车牌识别图像分割，可以按照以下步骤进行操作：

1. 载入图像并将其转换为灰度图像。

import cv2

# 载入图像并将其转换为灰度图像
img = cv2.imread('car_plate.jpg')
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

2. 对灰度图像进行二值化处理。

# 对灰度图像进行二值化处理
ret, thresh = cv2.threshold(gray, 0, 255, cv2.THRESH_OTSU)

3. 对二值化图像进行形态学操作，消除噪声，得到更加清晰的车牌区域。

# 定义结构元素
kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (3, 3))

# 对二值化图像进行形态学操作
morphed = cv2.morphologyEx(thresh, cv2.MORPH_CLOSE, kernel, iterations=2)

4. 查找车牌区域的轮廓，筛选出符合条件的轮廓。

# 查找轮廓
contours, hierarchy = cv2.findContours(morphed, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

# 筛选符合条件的轮廓
rects = []
for cnt in contours:
    area = cv2.contourArea(cnt)
    if area < 2000 or area > 20000:
        continue
    rect = cv2.boundingRect(cnt)
    x, y, w, h = rect
    if w > h:
        continue
    rects.append(rect)

5. 对车牌区域进行排序，得到车牌上每个字符的位置。

# 对车牌区域进行排序
rects = sorted(rects, key=lambda x: x[0])

# 得到车牌上每个字符的位置
characters = []
for rect in rects:
    x, y, w, h = rect
    char_img = morphed[y:y+h, x:x+w]
    characters.append(char_img)

6. 将每个字符图像保存到文件中，用于后续的字符识别。

# 将每个字符图像保存到文件中
for i, char_img in enumerate(characters):
    filename = 'char_{}.jpg'.format(i)
    cv2.imwrite(filename, char_img)

以上就是Python车牌识别图像分割的完整流程，其中需要注意的是，在步骤4中，需要根据实际情况调整筛选条件，以确保得到最准确的车牌区域。