基于c++，使用opencv，图像分割以及形态学处理将123.png图中车牌区域的字符分割出来（每个字符分割成一个独立的图像，并分别显示出来）。

好的，这个任务可以分为以下几步：

1. 读取图像；
2. 对图像进行预处理，包括灰度化、二值化、形态学处理等；
3. 找到车牌区域的位置，并将其分割出来；
4. 对分割出来的车牌区域进行字符分割。

下面是具体的代码实现：

#include <iostream>
#include <opencv2/opencv.hpp>

using namespace std;
using namespace cv;

int main()
{
    // 读取图像
    Mat img = imread("123.png");
    if (img.empty())
    {
        cout << "读取图像失败！" << endl;
        return -1;
    }

    // 灰度化
    Mat gray;
    cvtColor(img, gray, COLOR_BGR2GRAY);

    // 二值化
    Mat binary;
    threshold(gray, binary, 0, 255, THRESH_BINARY_INV | THRESH_OTSU);

    // 形态学处理
    Mat element = getStructuringElement(MORPH_RECT, Size(3, 3));
    morphologyEx(binary, binary, MORPH_CLOSE, element);

    // 找到车牌区域的位置
    vector<vector<Point>> contours;
    vector<Vec4i> hierarchy;
    findContours(binary, contours, hierarchy, RETR_EXTERNAL, CHAIN_APPROX_SIMPLE);
    if (contours.empty())
    {
        cout << "未找到车牌区域！" << endl;
        return -1;
    }
    Rect roi = boundingRect(contours[0]);

    // 将车牌区域分割出来
    Mat plate = binary(roi).clone();

    // 字符分割
    vector<vector<Point>> charContours;
    vector<Vec4i> charHierarchy;
    findContours(plate, charContours, charHierarchy, RETR_EXTERNAL, CHAIN_APPROX_SIMPLE);
    if (charContours.empty())
    {
        cout << "未找到字符！" << endl;
        return -1;
    }
    vector<Rect> charRects;
    for (const auto& contour : charContours)
    {
        Rect rect = boundingRect(contour);
        charRects.push_back(rect);
    }

    // 显示分割出来的字符
    for (const auto& rect : charRects)
    {
        Mat charImg = plate(rect).clone();
        imshow("Char", charImg);
        waitKey(0);
    }

    return 0;
}

代码中采用了 OpenCV 中的 `findContours()` 函数来找到图像中的轮廓，然后使用 `boundingRect()` 函数得到轮廓的矩形框，最后将矩形框中的图像分割出来。需要注意的是，这里使用的是基于形态学处理的字符分割方法，因此需要先对图像进行形态学处理。在实际应用中，可能需要根据具体情况对代码进行优化。