1)对原始车牌图像做彩色增强处理； 2) 对增强后的彩色图像进行灰度变换； 3) 对灰度图像进行直方图均衡处理； 4) 选取自适应的阈值，对图像做二值化处理；让车牌号以数字周围为黑色，数字的边缘为白色，数字实体为黑色，实体数字主体为黑色描述凸显 5) 显示每步处理后的图像；

好的，以下是使用Python实现车牌图像处理流程的代码：

import cv2

# 读取原始车牌图像
img = cv2.imread('car_plate.jpg')

# 对原始车牌图像做彩色增强处理
img_enhanced = cv2.convertScaleAbs(img, alpha=1.5, beta=0)

# 对增强后的彩色图像进行灰度变换
img_gray = cv2.cvtColor(img_enhanced, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 对灰度图像进行直方图均衡处理
img_eq = cv2.equalizeHist(img_gray)

# 选取自适应的阈值，对图像做二值化处理
img_bw = cv2.adaptiveThreshold(img_eq, 255, cv2.ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C, cv2.THRESH_BINARY, 11, 2)

# 让车牌号以数字周围为黑色，数字边缘为白色，数字主体为黑色描述凸显
img_bw = cv2.bitwise_not(img_bw)
kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (5, 5))
img_bw = cv2.morphologyEx(img_bw, cv2.MORPH_CLOSE, kernel)
img_bw = cv2.bitwise_not(img_bw)

# 显示每步处理后的图像
cv2.imshow('原始图像', img)
cv2.imshow('彩色增强图像', img_enhanced)
cv2.imshow('灰度图像', img_gray)
cv2.imshow('直方图均衡化图像', img_eq)
cv2.imshow('二值化图像', img_bw)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

其中，`car_plate.jpg`为原始车牌图像文件名，可以根据实际情况修改。运行代码后，会依次显示每个处理步骤得到的图像，最终得到的二值化图像应该是车牌号码周围为黑色，数字边缘为白色，数字主体为黑色，以突出显示车牌号码。