编写Python代码使用OpenCV识别车牌

好的，以下是一个简单的Python代码，使用OpenCV实现车牌识别：

import cv2

# 加载训练好的分类器
classifier = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_russian_plate_number.xml')

# 加载图片
img = cv2.imread('car.jpg')

# 转换为灰度图
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 检测车牌
plates = classifier.detectMultiScale(gray)

# 遍历每个检测到的车牌
for (x,y,w,h) in plates:
    # 在原图上绘制车牌矩形框
    cv2.rectangle(img,(x,y),(x+w,y+h),(0,255,0),2)

# 显示识别结果
cv2.imshow('Plate Detection', img)
cv2.waitKey(0)

在代码中，我们首先加载了一个训练好的分类器，用于检测车牌。然后加载了一张待识别的车辆图片，将其转换为灰度图，并使用分类器检测车牌。最后，遍历每个检测到的车牌，将其在原图上绘制矩形框，并显示识别结果。

需要注意的是，这里使用的是OpenCV自带的haar分类器进行检测，准确率可能会受到影响。如果需要更高的准确率，可以尝试使用深度学习方法，如基于卷积神经网络的车牌识别算法。