基于深度学习+opencv的python车牌识别系统

好的，这是一个很有趣的问题。基于深度学习和OpenCV的车牌识别系统是一个非常实用的应用，可以在很多场景中得到应用，比如停车场管理、交通监控等等。

一般来说，实现车牌识别系统需要经历以下几个步骤：

1. 图像预处理：通过OpenCV对图像进行降噪、增强对比度等处理，以便更好地提取车牌区域。

2. 车牌定位：利用深度学习算法（比如卷积神经网络）对预处理后的图像进行分析，找出其中可能包含车牌的区域。

3. 车牌字符分割：对车牌区域进行分割，将其中的字符单独提取出来。

4. 字符识别：利用深度学习算法对分割出的字符进行识别，得到车牌号码。

具体实现时，可以选择使用一些成熟的开源库，比如EasyPR、OpenALPR等等。这些库已经包含了车牌识别的各项功能，可以方便地进行调用和使用。

当然，如果你想更深入地了解车牌识别系统的实现细节，也可以自己从头开始编写代码，这样可以更好地理解其中的原理和流程。