汽车车牌数字图像处理代码程序

### 车牌识别中的数字图像处理

车牌识别技术依赖于一系列复杂的算法来完成从图像到字符序列的转换过程。对于车牌上的数字图像处理而言，通常会经历预处理、特征提取以及分类三个主要阶段。

#### 预处理
为了提高后续操作的效果，在获取原始图片之后首先要对其进行必要的优化工作。这一步骤可能涉及到灰度化、二值化等手段以增强目标区域对比度并减少无关因素干扰[^1]。

import cv2
import numpy as np

def preprocess_image(image_path):
    img = cv2.imread(image_path, 0)  # 灰度读取
    _, binary_img = cv2.threshold(img, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY + cv2.THRESH_OTSU)

    kernel = np.ones((3, 3), dtype=np.uint8)
    morphed_img = cv2.morphologyEx(binary_img, cv2.MORPH_CLOSE, kernel)

    return morphed_img

#### 特征提取
当得到较为清晰的目标对象轮廓后，则需进一步分析其几何特性或纹理模式作为区分不同类别样本的关键依据之一。例如可以通过计算Hu矩不变量等方式实现这一目的[^2]。

#### 分类器构建与训练
最后利用机器学习方法建立模型并对已知数据集实施监督式学习从而获得能够准确预测未知实例所属类型的决策边界。常用的支持向量机(SVM)、随机森林(Random Forests)都是不错的选择；而在深度神经网络框架下卷积层(Convolutional Layers)更是表现出色[^3]。

from sklearn.svm import SVC
from skimage.measure import regionprops
from skimage.transform import resize

def extract_features_and_train(images_paths, labels):
    features_list = []
    label_list = []

    for path, lbl in zip(images_paths, labels):
        processed_img = preprocess_image(path)
        
        props = regionprops(processed_img.astype(int))
        hu_moments = [p.weighted_moments_hu for p in props][0]

        resized_img = resize(processed_img, (20, 20))  # 统一尺寸方便输入给SVM
        flat_data = resized_img.flatten()

        combined_feature_vector = np.concatenate([hu_moments, flat_data])
        features_list.append(combined_feature_vector)
        label_list.append(lbl)

    clf = SVC(kernel='linear')
    clf.fit(features_list, label_list)

    return clf