python opencv车牌识别

车牌识别是计算机视觉领域的一个重要应用，可以应用于交通管理、安防监控、智能停车等领域。Python和OpenCV是常用的图像处理工具，在车牌识别方面也得到了广泛应用。

以下是一个基本的车牌识别流程：

1. 图像预处理：首先需要对原始图像进行预处理，包括图像灰度化、二值化、滤波等操作。

2. 车牌定位：在图像中找到车牌的位置，可以使用基于颜色、形状、轮廓等特征的方法。

3. 车牌字符分割：将车牌中的字符分割出来，可以使用基于投影、边缘、连通区域等方法。

4. 字符识别：对分割出的字符进行识别，可以使用基于模板匹配、神经网络、深度学习等方法。

下面是一个示例代码实现：

import cv2
import numpy as np

# 图像预处理函数
def preprocess(img):
    # 灰度化
    gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    # 二值化
    _, thresh = cv2.threshold(gray, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV+cv2.THRESH_OTSU)
    # 腐蚀和膨胀
    kernel = np.ones((3,3), np.uint8)
    opening = cv2.morphologyEx(thresh, cv2.MORPH_OPEN, kernel, iterations=1)
    return opening

# 车牌定位函数
def locate_plate(img):
    # 颜色过滤
    hsv = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2HSV)
    lower_blue = np.array([100, 50, 50])
    upper_blue = np.array([140, 255, 255])
    mask = cv2.inRange(hsv, lower_blue, upper_blue)
    # 形态学处理
    kernel = np.ones((3,3), np.uint8)
    opening = cv2.morphologyEx(mask, cv2.MORPH_OPEN, kernel, iterations=1)
    # 轮廓检测
    contours, _ = cv2.findContours(opening, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
    contours = sorted(contours, key=lambda c: cv2.contourArea(c), reverse=True) # 面积排序
    for contour in contours:
        # 外接矩形
        rect = cv2.boundingRect(contour)
        x, y, w, h = rect
        if w/h > 2 and w/h < 5 and w/img.shape[1] > 0.1 and h/img.shape[0] > 0.1:
            return rect
    return None

# 字符分割函数
def segment_chars(img):
    # 投影法
    hist = np.sum(img, axis=0)
    index = np.where(hist > 0)[0]
    char_borders = np.split(index, np.where(np.diff(index) > 1)[0]+1)
    # 过滤无用字符
    char_rects = []
    for border in char_borders:
        if len(border) > img.shape[0]*0.02:
            x_min, x_max = border[0], border[-1]
            y_min, y_max = 0, img.shape[0]-1
            char_rects.append((x_min, y_min, x_max-x_min+1, y_max-y_min+1))
    return char_rects

# 字符识别函数
def recognize_chars(img, char_rects):
    chars = []
    for rect in char_rects:
        x, y, w, h = rect
        char_img = img[y:y+h, x:x+w]
        char_img = cv2.resize(char_img, (20, 40))
        char_img = cv2.cvtColor(char_img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
        char_img = cv2.threshold(char_img, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY+cv2.THRESH_OTSU)[1]
        chars.append(char_img)
    # TODO: 字符识别
    return chars

# 主函数
if __name__ == '__main__':
    img = cv2.imread('car.jpg')
    img_preprocessed = preprocess(img)
    plate_rect = locate_plate(img)
    if plate_rect is not None:
        x, y, w, h = plate_rect
        plate_img = img_preprocessed[y:y+h, x:x+w]
        char_rects = segment_chars(plate_img)
        if len(char_rects) > 0:
            chars = recognize_chars(plate_img, char_rects)
            for i, char_img in enumerate(chars):
                cv2.imshow(f'char{i}', char_img)
    cv2.imshow('img', img)
    cv2.waitKey()
    cv2.destroyAllWindows()

这个示例代码仅仅是一个简单的框架，需要根据实际情况进行改进和优化。另外，字符识别部分需要使用训练好的模型或算法，这里暂时没有具体实现。