opencv车牌轮廓

要使用OpenCV进行车牌轮廓检测，可以按照以下步骤进行操作：

1. 调整图片大小并获取灰度图像。使用cv2.resize()函数调整图片大小，然后使用cv2.cvtColor()函数将图片转换为灰度图像。\[3\]

2. 对灰度图像进行双边滤波去噪。使用cv2.bilateralFilter()函数对灰度图像进行双边滤波处理，以减少噪音。\[1\]

3. 进行边缘检测。使用cv2.Canny()函数对经过滤波处理的灰度图像进行边缘检测，以获取车牌的边缘信息。\[2\]

4. 根据边缘信息找到车牌轮廓。可以使用cv2.findContours()函数找到图像中的轮廓，然后根据一些特征（如面积、形状等）筛选出车牌轮廓。

下面是一个示例代码，展示了如何使用OpenCV进行车牌轮廓检测：

import cv2

if __name__ == '__main__':
    img = cv2.imread('2.jpeg')
    img = cv2.resize(img, (620, 480))
    gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    gray = cv2.bilateralFilter(gray, 13, 15, 15)
    edged = cv2.Canny(gray, 30, 200)

    contours, _ = cv2.findContours(edged, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

    for contour in contours:
        area = cv2.contourArea(contour)
        if area > 1000:  # 根据实际情况调整面积阈值
            cv2.drawContours(img, \[contour\], -1, (0, 255, 0), 3)

    cv2.imshow('original', img)
    cv2.waitKey(0)
    cv2.destroyAllWindows()

这段代码会在原始图像上绘制出找到的车牌轮廓。你可以根据实际情况调整阈值和参数来获取更好的结果。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [OpenCV第七篇：车牌识别](https://blog.csdn.net/wenxingchen/article/details/126499348)[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]
[ .reference_list ]