opencv实现车牌图像阈值化操作——获得二值化图

使用OpenCV库可以很容易地实现车牌图像的阈值化操作，获得二值化图。

以下是基本的代码实现：

import cv2

# 读取车牌图像
img = cv2.imread('plate.jpg')

# 转换为灰度图像
gray_img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 自适应二值化处理
thresh_img = cv2.adaptiveThreshold(gray_img, 255, cv2.ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C, cv2.THRESH_BINARY, 11, 2)

# 显示二值化图像
cv2.imshow("Thresholded Image", thresh_img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

在上述代码中，使用了OpenCV自适应阈值处理函数 `cv2.adaptiveThreshold()`，该函数会根据图像的局部像素特征来自动调整二值化阈值，从而得到更好的二值化效果。其中，`gray_img` 是原始车牌图像的灰度图像，`thresh_img` 是通过自适应阈值处理得到的二值化图像。

在调用 `cv2.adaptiveThreshold()` 函数时，需要指定以下几个参数：

- `gray_img`：输入的灰度图像。
- `255`：输出的二值化图像像素值的最大值。
- `cv2.ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C`：自适应阈值处理方法，这里采用的是高斯加权平均法。
- `cv2.THRESH_BINARY`：二值化类型，这里采用的是简单的二值化。
- `11`：像素邻域大小，表示当前像素的阈值会根据周围 11×11 个像素的灰度值自适应地调整。
- `2`：常数 C，表示在计算当前像素阈值时需要加上的常数。

最终得到的二值化图像可以通过 `cv2.imshow()` 函数进行显示，其中 `"Thresholded Image"` 是窗口的名称，可以根据需要进行修改。