车牌分割python_Python实现车牌定位及分割

车牌分割是指将车辆图像中的车牌区域分割出来，并将车牌中的字符分离出来。常用的方法有基于颜色、形状、纹理等特征的分割算法。

以下是一个简单的基于颜色特征的车牌定位和分割的Python实现：

import cv2
import numpy as np

# 读取车辆图像
img = cv2.imread('car.jpg')

# 将图像从BGR空间转换为HSV空间
hsv = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2HSV)

# 设置蓝色车牌的颜色范围
lower_blue = np.array([100, 50, 50])
upper_blue = np.array([140, 255, 255])

# 根据颜色范围提取车牌区域的二值图像
mask = cv2.inRange(hsv, lower_blue, upper_blue)

# 对二值图像进行形态学操作，以去除噪声和连接车牌区域内部的小断点
kernel = np.ones((5,5),np.uint8)
mask = cv2.morphologyEx(mask, cv2.MORPH_OPEN, kernel)
mask = cv2.morphologyEx(mask, cv2.MORPH_CLOSE, kernel)

# 查找车牌区域的轮廓
contours, hierarchy = cv2.findContours(mask, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

# 找到最大的轮廓，即为车牌区域
max_contour = max(contours, key=cv2.contourArea)

# 计算车牌区域的外接矩形
x,y,w,h = cv2.boundingRect(max_contour)

# 在原图像上绘制车牌区域的矩形框
cv2.rectangle(img,(x,y),(x+w,y+h),(0,255,0),2)

# 提取车牌字符
plate = img[y:y+h, x:x+w]

# 显示结果
cv2.imshow('car', img)
cv2.imshow('plate', plate)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

其中，蓝色车牌的颜色范围可以根据实际情况进行调整。另外，该方法仅适用于车牌颜色较为单一且光照条件较好的情况，对于复杂背景或光照不均的情况可能会出现误检或漏检。针对不同应用场景，还需要采用其他特征或组合特征进行车牌定位和分割。