yolo7车牌识别数据预处理代码

车牌识别数据预处理是指在使用YOLO7模型进行车牌识别之前，对车牌图像进行一系列的处理，以提高模型的准确率和鲁棒性。下面是一个Python的车牌识别数据预处理代码示例：

import cv2
import numpy as np

def preprocess(image):
    # 转换为灰度图像
    gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    # 高斯滤波
    blur = cv2.GaussianBlur(gray, (5, 5), 0)
    # Sobel算子边缘检测
    sobel = cv2.Sobel(blur, cv2.CV_8U, 1, 0, ksize=3)
    # 二值化
    ret, binary = cv2.threshold(sobel, 0, 255, cv2.THRESH_OTSU + cv2.THRESH_BINARY)
    # 膨胀和腐蚀操作
    element1 = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (17, 5))
    element2 = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (20, 1))
    dilation = cv2.dilate(binary, element2, iterations=1)
    erosion = cv2.erode(dilation, element1, iterations=1)
    dilation2 = cv2.dilate(erosion, element2, iterations=3)
    # 查找轮廓
    contours, hierarchy = cv2.findContours(dilation2, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
    # 筛选出符合条件的轮廓
    rects = []
    for i in range(len(contours)):
        cnt = contours[i]
        area = cv2.contourArea(cnt)
        x, y, w, h = cv2.boundingRect(cnt)
        if (w < 5 or h < 5 or w / h > 5 or h / w > 5 or area < 100):
            continue
        rect = cv2.minAreaRect(cnt)
        rects.append(rect)
    return rects

该代码实现了以下预处理步骤：

1. 将彩色图像转换为灰度图像。
2. 对灰度图像进行高斯滤波。
3. 使用Sobel算子进行边缘检测。
4. 对边缘图像进行二值化。
5. 进行膨胀和腐蚀操作，以去除噪声和连接字符。
6. 查找轮廓，并筛选出符合条件的轮廓。

最终返回的是符合条件的轮廓列表。