写一个基于opencv python车牌号识别程序

好的，以下是一个基于Python和OpenCV的车牌识别程序。

import cv2
import numpy as np

# 加载车牌识别模型
plate_cascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_russian_plate_number.xml')

# 加载车牌字符识别模型
char_cascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_russian_plate_number_char.xml')

# 读取图片
img = cv2.imread('car.jpg')

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

# 检测车牌
plates = plate_cascade.detectMultiScale(gray, 1.1, 4)

# 循环遍历每个车牌
for (x,y,w,h) in plates:
    # 在原图上绘制矩形框
    cv2.rectangle(img,(x,y),(x+w,y+h),(0,255,0),2)
    
    # 裁剪出车牌图像
    plate_roi = gray[y:y+h, x:x+w]
    
    # 检测车牌字符
    chars = char_cascade.detectMultiScale(plate_roi, 1.1, 4)
    
    # 循环遍历每个字符
    for (cx,cy,cw,ch) in chars:
        # 在车牌图像上绘制矩形框
        cv2.rectangle(plate_roi,(cx,cy),(cx+cw,cy+ch),(0,0,255),2)
        
        # 裁剪出字符图像
        char_roi = plate_roi[cy:cy+ch, cx:cx+cw]
        
        # 对字符图像进行二值化处理
        _, char_roi = cv2.threshold(char_roi, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY + cv2.THRESH_OTSU)
        
        # 显示字符图像
        cv2.imshow('Char', char_roi)
        cv2.waitKey(0)

# 显示车牌识别结果
cv2.imshow('Plate', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

在程序中，我们首先加载了两个Haar级联分类器模型：一个用于检测车牌，另一个用于检测车牌字符。然后读取待识别的图片，并将其转换为灰度图。接下来，我们使用`detectMultiScale`方法对灰度图进行车牌检测，得到每个车牌的位置信息。然后，对每个车牌，我们再使用`detectMultiScale`方法对其裁剪后的图像进行车牌字符检测，得到每个字符的位置信息。最后，我们对每个字符进行二值化处理，并显示出来。车牌和字符的位置信息都可以用矩形框绘制在原图上，以便观察识别结果。