python和opencv车牌定位代码

以下是一个简单的Python和OpenCV车牌定位代码示例：

import cv2
import imutils

# 读取图像
image = cv2.imread("car.jpg")
image = imutils.resize(image, width=500)

# 转换为灰度图像
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 进行边缘检测
edged = cv2.Canny(gray, 50, 200)

# 查找轮廓
cnts = cv2.findContours(edged.copy(), cv2.RETR_EXTERNAL,
                        cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
cnts = imutils.grab_contours(cnts)

# 对轮廓进行排序
cnts = sorted(cnts, key=cv2.contourArea, reverse=True)[:10]
screenCnt = None

# 查找车牌轮廓
for c in cnts:
    # 计算轮廓周长
    peri = cv2.arcLength(c, True)
    # 进行多边形逼近
    approx = cv2.approxPolyDP(c, 0.018 * peri, True)

    # 如果逼近轮廓有4个点，则认为是车牌
    if len(approx) == 4:
        screenCnt = approx
        break

# 在图像上绘制车牌轮廓
cv2.drawContours(image, [screenCnt], -1, (0, 255, 0), 3)

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

这段代码可以读取名为“car.jpg”的车辆图像文件，并使用Canny边缘检测算法查找图像中的轮廓。然后，通过对轮廓进行多边形逼近，找到车牌的近似轮廓。最后，将车牌轮廓绘制在原始图像上，并将结果显示在屏幕上。请注意，此代码示例仅用于演示目的，实际的车牌识别系统需要更复杂的算法和技术。