车牌分割python_Python实现车牌定位及分割

车牌定位和分割是计算机视觉领域中的一个经典问题，也是许多自动驾驶和智能交通系统中必不可少的一部分。下面我将介绍一种基于Python的车牌定位和分割方法。

首先，我们需要加载一张待处理的图片，并进行预处理操作，如调整大小、灰度化、二值化等。代码如下：

import cv2

# 加载图片
img = cv2.imread('car.jpg')

# 调整图片大小
img = cv2.resize(img, (400, 300))

# 灰度化处理
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

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

# 二值化
ret, binary = cv2.threshold(blur, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY + cv2.THRESH_OTSU)

# 显示图片
cv2.imshow('binary', binary)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

接下来，我们可以使用OpenCV中的findContours函数查找图像中的轮廓，并筛选出符合车牌特征的轮廓。车牌通常是矩形或近似矩形的形状，因此可以通过轮廓的周长和面积进行筛选。代码如下：

# 查找轮廓
contours, hierarchy = cv2.findContours(binary, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

# 筛选符合车牌特征的轮廓
rect = []
for i in range(len(contours)):
    cnt = contours[i]
    area = cv2.contourArea(cnt)
    perimeter = cv2.arcLength(cnt, True)
    if area > 1000 and perimeter > 100:
        approx = cv2.approxPolyDP(cnt, 0.05 * perimeter, True)
        if len(approx) == 4:
            rect.append(approx)

# 显示筛选后的轮廓
cv2.drawContours(img, rect, -1, (0, 255, 0), 2)
cv2.imshow('contours', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

最后，我们可以通过透视变换将车牌区域提取出来，并进行字符分割。透视变换可以将不规则形状的图像转换为矩形形状，方便字符分割。代码如下：

# 透视变换
for i in range(len(rect)):
    pts1 = np.float32(rect[i])
    pts2 = np.float32([[0, 0], [0, 120], [340, 120], [340, 0]])
    M = cv2.getPerspectiveTransform(pts1, pts2)
    dst = cv2.warpPerspective(binary, M, (340, 120))
    cv2.imshow('dst' + str(i), dst)

# 字符分割
for i in range(len(rect)):
    pts1 = np.float32(rect[i])
    pts2 = np.float32([[0, 0], [0, 120], [340, 120], [340, 0]])
    M = cv2.getPerspectiveTransform(pts1, pts2)
    dst = cv2.warpPerspective(binary, M, (340, 120))
    for j in range(7):
        x = int(j * 40)
        y = 0
        w = 40
        h = 120
        img_roi = dst[y:y + h, x:x + w]
        cv2.imshow('roi' + str(i) + str(j), img_roi)

cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

通过以上代码，我们可以得到车牌定位和分割的结果。当然，这只是一个基础的实现方法，针对不同的场景和需求，还需要进行更加细致和复杂的处理。