车牌定位基于opencv，用python代码表示

下面是基于OpenCV和Python的车牌定位代码示例：

import cv2

# 读取图片
img = cv2.imread("car.jpg")

# 转为灰度图
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 进行高斯模糊
blur = cv2.GaussianBlur(gray, (5, 5), 0)

# 进行Canny边缘检测
edges = cv2.Canny(blur, 150, 200)

# 进行膨胀运算
kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (3, 3))
dilate = cv2.dilate(edges, kernel)

# 查找轮廓
contours, hierarchy = cv2.findContours(dilate, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_NONE)

# 保存符合条件的轮廓
plates = []
for contour in contours:
    # 检查轮廓面积是否符合条件，该值可以根据实际情况进行调整
    area = cv2.contourArea(contour)
    if area > 1000 and area < 5000:
        # 将符合条件的轮廓保存起来
        plates.append(contour)

# 画出符合条件的车牌轮廓
cv2.drawContours(img, plates, -1, (0, 0, 255), 2)

# 显示结果
cv2.imshow("Image", img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

这段代码实现了以下操作：

1. 读取图片并转为灰度图
2. 进行高斯模糊、Canny边缘检测和膨胀运算，以便更容易检测出符合条件的轮廓
3. 查找所有轮廓，并筛选出符合条件的车牌轮廓
4. 画出所有符合条件的车牌轮廓

注意，这段代码仅仅是一个示例，实际应用时需要根据实际情况进行调整，例如调整轮廓面积、Canny边缘检测的参数等。