kernelX = cv.getStructuringElement(cv.MORPH_RECT, (50, 1)) kernelY = cv.getStructuringElement(cv.MORPH_RECT, (1, 20)) #x方向进行闭操作（抑制暗细节） image = cv.dilate(image, kernelX) image = cv.erode(image, kernelX) #y方向的开操作 image = cv.erode(image, kernelY) image = cv.dilate(image, kernelY) # 中值滤波（去噪） image = cv.medianBlur(image, 21) # 显示灰度图像 cv_imshow("image",image) ############################################################ ############################################################################################################## # 获得轮廓 contours, hierarchy = cv.findContours(image, cv.RETR_EXTERNAL, cv.CHAIN_APPROX_SIMPLE) for item in contours: rect = cv.boundingRect(item) x = rect[0] y = rect[1] weight = rect[2] height = rect[3] # 根据轮廓的形状特点，确定车牌的轮廓位置并截取图像 if (weight > (height * 3.5)) and (weight < (height * 4)):#3.5 4 temple_recognition = origin_image[y:y + height, x:x + weight] cv_imshow('temple_recognition',temple_recognition) print("img_shape="+str(temple_recognition.shape)) temple_recognition = cv.resize(temple_recognition, (233, 60)) tem_x = temple_recognition.shape[1] tem_y = temple_recognition.shape[0] temple_recognition = temple_recognition[5:58,5:225] cv_imshow('temple_recognition', temple_recognition)

这段代码使用了OpenCV对图像进行处理和识别车牌的操作。

首先，使用cv.getStructuringElement函数获取两个核，一个是用于x方向的闭操作，一个是用于y方向的开操作。然后对图像进行处理，先进行x方向的闭操作，再进行y方向的开操作，并使用中值滤波去噪声。

接下来使用cv.findContours函数获取图像中的轮廓，参数cv.RETR_EXTERNAL表示只检索外部轮廓，cv.CHAIN_APPROX_SIMPLE表示只存储轮廓的拐点信息。

最后遍历所有轮廓，根据车牌的形状特点，确定车牌的轮廓位置并截取图像。如果宽度weight在高度height的3.5倍和4倍之间，则认为是车牌的轮廓，截取该部分图像并进行resize操作，最后将车牌图像的大小调整为(233,60)，再截取中间的部分作为最终的车牌图像。

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rectKernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (9,3)) sqKernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (5,5))

在这段代码中，我们使用cv2.getStructuringElement函数创建两个结构元素：rectKernel和sqKernel。

cv2.getStructuringElement函数用于创建指定形状和大小的结构元素。第一个参数是结构元素的形状，这里我们选择了矩形形状，通过参数cv2.MORPH_RECT指定。第二个参数是结构元素的尺寸，这里我们分别创建了一个(9,3)和一个(5,5)大小的结构元素。

结构元素在形态学操作中用于定义操作的形状和范围。在这段代码中，我们创建了一个矩形结构元素和一个正方形结构元素，用于后续的形态学操作，比如腐蚀和膨胀操作。

kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (3, 3)) morph = cv2.morphologyEx(thresh, cv2.MORPH_OPEN, kernel)

这段代码使用OpenCV的函数对二值图像进行形态学操作，其中cv2.getStructuringElement函数用于获取结构元素，结构元素可以看做是一个小的图形模板，用于对二值图像进行形态学操作。这里获取的结构元素是一个矩形，大小为(3,3)。

接下来，cv2.morphologyEx函数将获取的结构元素应用于二值图像thresh上，使用cv2.MORPH_OPEN进行开运算操作，开运算是形态学操作中的一种，它可以去除图像中的小噪点或者小物体，同时保留图像中较大的物体的形状和大小不变。最后得到的morph是经过开运算操作后的二值图像。