Python opencv车牌字符分割

在Python的OpenCV库中，车牌字符分割是一个常见的图像处理任务，通常用于车牌识别系统的第一步。这个过程包括以下几个步骤：

1. **预处理**：首先对输入图片进行灰度化、噪声去除（如平滑滤波）、二值化等操作，以便更好地分离文字区域。

import cv2
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
blurred = cv2.GaussianBlur(gray, (5, 5), 0)
_, thresholded = cv2.threshold(blurred, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV + cv2.THRESH_OTSU)

2. **边缘检测**：通过Canny算子或者其他的轮廓检测算法（如Contours）找到车牌字符的边界线。

edges = cv2.Canny(thresholded, 50, 150)
contours, _ = cv2.findContours(edges, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

3. **选择并提取字符**：对于每个轮廓，可能会有一些噪声或者其他非字符部分，需要进一步筛选出合理的矩形框作为字符候选区。比如基于大小、形状等特征排除掉非文字的元素。

characters = []
for contour in contours:
    approx = cv2.approxPolyDP(contour, 10, True)  # 简化轮廓
    if len(approx) == 4 and cv2.isContourConvex(contour):  # 排除非矩形轮廓
        x, y, w, h = cv2.boundingRect(contour)
        characters.append((x, y, w, h))

4. **字符识别**：最后，对每个字符区域进行进一步细化处理，例如透视变换、直方图均衡化等，然后可以使用OCR技术（如Tesseract）对字符进行识别。

for char_box in characters:
    cropped_char = img[char_box[1]:char_box[1]+char_box[3], char_box[0]:char_box[0]+char_box[2]]
    # 对字符进行识别...