opencv车牌识别与检测

使用OpenCV进行车牌识别与检测可以分为以下几个步骤：

1. 加载图像并进行预处理：读取图像并进行一些预处理操作，比如缩放、灰度化、高斯滤波等等。

import cv2

# 加载图像
img = cv2.imread('car_plate.jpg')

# 缩放图像
img = cv2.resize(img, (600, 400))

# 将图像转为灰度图像
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 高斯滤波
gray = cv2.GaussianBlur(gray, (5, 5), 0)

2. 进行车牌区域的检测：使用Haar级联分类器或者其他的目标检测算法来检测出车牌所在的区域。

# 加载Haar级联分类器
plate_cascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_russian_plate_number.xml')

# 检测车牌区域
plates = plate_cascade.detectMultiScale(gray, scaleFactor=1.2, minNeighbors=5, minSize=(100, 25), maxSize=(200, 50))

# 在原始图像中标记车牌区域
for (x, y, w, h) in plates:
    cv2.rectangle(img, (x, y), (x+w, y+h), (0, 0, 255), 2)

3. 对车牌区域进行字符分割：使用形态学操作和阈值分割来对车牌区域进行字符分割，将每个字符切割出来。

# 获取车牌区域
plate = img[y:y+h, x:x+w]

# 将车牌区域转为灰度图像
gray_plate = cv2.cvtColor(plate, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 二值化处理
ret, binary_plate = cv2.threshold(gray_plate, 120, 255, cv2.THRESH_BINARY)

# 形态学操作
kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (3, 3))
erode_plate = cv2.erode(binary_plate, kernel)
dilate_plate = cv2.dilate(erode_plate, kernel)

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

# 根据轮廓将字符切割出来
for i in range(len(contours)):
    x, y, w, h = cv2.boundingRect(contours[i])
    if h > 10 and w > 5:
        cv2.rectangle(plate, (x, y), (x+w, y+h), (0, 255, 0), 2)
        roi = dilate_plate[y:y+h, x:x+w]
        cv2.imwrite('char_{}.jpg'.format(i), roi)

4. 对每个字符进行识别：使用OCR技术对每个字符进行识别，并将识别结果组合成完整的车牌号码。

以上是一个简单的车牌识别与检测的流程，需要根据实际情况进行调整和优化。