用python实现一段 模糊车牌变清晰

要实现模糊车牌变清晰的效果，可以使用图像处理库OpenCV和Python语言来实现。

具体实现步骤如下：

1. 读取模糊的车牌图片并将其转化为灰度图像。

2. 对灰度图像进行高斯模糊处理，以减少噪声的影响。

3. 使用Sobel算子对图像进行边缘检测，得到车牌的轮廓信息。

4. 对车牌轮廓进行二值化处理，将车牌轮廓变为白色，背景变为黑色。

5. 对二值化后的轮廓进行形态学处理，使车牌轮廓更加清晰。

6. 将处理后的车牌轮廓与原始图像进行融合，得到清晰的车牌图像。

下面是Python代码示例：

import cv2

# 读取模糊的车牌图片
img = cv2.imread('blurry_plate.jpg')

# 转化为灰度图像
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 高斯模糊处理
blur = cv2.GaussianBlur(gray, (5, 5), 0)

# Sobel算子边缘检测
sobelx = cv2.Sobel(blur, cv2.CV_64F, 1, 0, ksize=3)
sobely = cv2.Sobel(blur, cv2.CV_64F, 0, 1, ksize=3)
edges = cv2.Canny(sobelx, sobely, 50, 150)

# 二值化处理
ret, thresh = cv2.threshold(edges, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY)

# 形态学处理
kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (3, 3))
dilate = cv2.dilate(thresh, kernel, iterations=2)
erode = cv2.erode(dilate, kernel, iterations=2)

# 轮廓检测
contours, hierarchy = cv2.findContours(erode, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

# 绘制轮廓
cv2.drawContours(img, contours, -1, (0, 0, 255), 2)

# 显示原始图像和处理后的图像
cv2.imshow('Original', img)
cv2.imshow('Plate', erode)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

运行代码后，会显示原始图像和处理后的车牌轮廓图像。可以通过调整算法参数来得到更好的效果。