Python3.6+OpenCV3中国车牌识别全代码详解

该文档详细介绍了基于Python 3.6和OpenCV 3的中国车牌识别系统的设计与实现方法，特别关注于针对蓝牌、绿牌和黄牌的识别。系统的核心工作内容包括以下几个方面： 1. UI界面设计：首先，文档强调了用户界面（UI）的构建，界面布局围绕车辆图片读取、车牌区域定位、识别结果显示等功能展开。系统界面简洁易用，能够实时显示读取图片信息、车牌号码、颜色和归属地，同时支持数据导出。 2. 系统流程：使用Python和OpenCV的集成实现了整个识别过程。流程包括：通过摄像头捕获或文件导入图片，进行预处理（如高斯滤波和形态学滤波）以消除噪声；利用车牌的纵横比判断可能的车牌区域，然后根据颜色范围确定车牌颜色；通过边缘检测和特征提取技术（如灰度化、Sobel算子、轮廓提取等），定位字符并区分汉字和其他元素；最后，利用训练模型对字符进行识别，并将结果展示在界面上。 3. 数据集与操作过程：文档提到，车牌定位是关键步骤，它依赖于对训练数据集的精细处理。数据集包含多类车牌图片，通过操作过程如高斯模糊、图像灰度化、边缘检测（Canny算子）以及轮廓筛选，优化图像以便于后续字符识别。 4. 特征提取：对原始图像进行高斯模糊以降低噪声，然后通过一系列操作（如开运算、闭运算）提取图像边缘，确保边缘的完整性。这些步骤有助于提高车牌区域的精确性和识别准确率。 这份文档提供了一个实用的Python和OpenCV框架，用于中国车牌的高效识别，包括了从图像处理到识别算法的完整流程，适合想要开发此类应用的开发者参考和学习。