python进行车牌识别图像分割

车牌识别图像分割是指将整个车牌图像分割成若干个字符图像，便于后续进行字符识别。下面介绍一种基于 OpenCV 库的 Python 实现方法。

首先，读取车牌图像并进行灰度处理：

import cv2

# 读取车牌图像
img = cv2.imread('plate.jpg')

# 转换为灰度图像
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

然后，对灰度图像进行二值化处理，将车牌区域分割出来：

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

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

# 闭运算，填充车牌区域内的小孔
closing = cv2.morphologyEx(thresh, cv2.MORPH_CLOSE, kernel)

接着，使用轮廓检测算法找到车牌区域内的所有轮廓，并对轮廓进行筛选，只保留符合条件的轮廓：

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

# 筛选轮廓
rects = []
for contour in contours:
    x, y, w, h = cv2.boundingRect(contour)
    if w > 100 and h > 20 and h < 100 and w / h > 1.5:
        rects.append((x, y, w, h))

最后，将符合条件的轮廓按照 x 坐标进行排序，然后依次将每个轮廓对应的字符图像保存下来：

# 按照 x 坐标对轮廓进行排序
rects = sorted(rects, key=lambda x: x[0])

# 保存字符图像
for i, rect in enumerate(rects):
    x, y, w, h = rect
    roi = img[y:y + h, x:x + w]
    cv2.imwrite('char_{}.jpg'.format(i), roi)

这样就完成了车牌识别图像分割的过程，可以得到分割后的字符图像用于后续的字符识别。