传统图像处理方法实现车牌字符分割的代码

以下是一个基于传统图像处理方法的车牌字符分割示例代码：

import cv2
import numpy as np

# 读取车牌图像
plate_image = cv2.imread('plate_image.jpg', 0)

# 预处理车牌图像
_, binary = cv2.threshold(plate_image, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV + cv2.THRESH_OTSU)
binary = cv2.medianBlur(binary, 3)

# 字符分割
contours, _ = cv2.findContours(binary, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

characters = []
for contour in contours:
    # 忽略过小的轮廓
    if cv2.contourArea(contour) < 100:
        continue
    
    # 获取字符区域的矩形框坐标
    x, y, w, h = cv2.boundingRect(contour)
    
    # 绘制字符区域的矩形框
    cv2.rectangle(plate_image, (x, y), (x+w, y+h), (0, 255, 0), 2)
    
    # 提取字符图像
    character_roi = binary[y:y+h, x:x+w]
    
    # 将字符图像保存到列表中
    characters.append(character_roi)

# 显示结果图像
cv2.imshow('Character Segmentation', plate_image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

在代码中，首先读取车牌图像，并进行预处理操作，例如二值化和中值滤波。然后使用`findContours`函数找到车牌图像中的字符轮廓，并遍历每个字符轮廓。对于每个字符区域，首先获取其矩形框的坐标，并绘制该矩形框在原始图像上的边界框。然后从二值图像中提取字符图像，并将其保存到字符列表中。

请注意，上述代码仅用于演示目的，实际应用中可能需要根据具体情况进行调整和优化。此外，车牌字符分割是一个复杂的任务，对于一些特殊情况（如字符粘连或字符间距较小），可能需要使用更高级的技术和算法来进行更准确的分割。