请为这段代码添加详细注释

当然，下面是添加了详细注释的代码：

import cv2
import pytesseract

def recognize_license_plate(image_path):
    # 读取图像
    image = cv2.imread(image_path)
    
    # 转换为灰度图像
    gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    
    # 进行图像处理，例如降噪、增强对比度等
    
    # 使用Tesseract进行OCR识别
    # 配置参数 `--psm 7` 表示将图像视为单个文本块进行识别
    plate_text = pytesseract.image_to_string(gray, config='--psm 7')
    
    return plate_text

# 图像路径
image_path = 'license_plate.jpg'

# 调用车牌识别函数
result = recognize_license_plate(image_path)

# 输出识别结果
print("识别结果：", result)

这个代码使用OpenCV库读取图像，并通过`cv2.cvtColor()`函数将图像转换为灰度图像。接下来，你可以在`进行图像处理`的注释下添加你需要的图像处理步骤，例如降噪、增强对比度等。

然后，使用Tesseract OCR库中的`pytesseract.image_to_string()`函数对灰度图像进行OCR识别。配置参数`--psm 7`表示将图像视为单个文本块进行识别，这适用于车牌的识别。

最后，将识别结果输出到控制台上。请确保将`image_path`变量替换为实际的车牌图像路径。