Python+OpenCV实战：2019秋学期车牌定位与识别实例

Python与OpenCV结合实现车牌定位功能是一个实用且广泛应用于计算机视觉领域的技术，尤其在自动驾驶、交通监控等场景中至关重要。本篇教程详细介绍了如何利用Python编程语言和OpenCV库来完成车牌识别的过程。文章针对的是2019年秋季学期视觉实验三的要求，旨在帮助读者理解并实践基本的车牌定位算法。 首先，整个流程主要包括以下几个步骤： 1. 图像读取与预处理： 使用`cv2.imread()`函数加载输入的图片，然后将其转换为灰度图像，以便于后续处理。接着，通过`cv2.GaussianBlur()`函数应用高斯滤波，降低图像噪声，提高边缘检测的准确性。因为车牌上的数字通常在垂直方向较长，所以选择只计算水平方向的梯度，避免干扰。 2. 边缘检测： 使用Sobel算子进行边缘检测，`cv2.Sobel()`函数会计算图像的梯度，这里采用的是水平方向的梯度。之后通过`cv2.threshold()`函数进行二值化处理，设定阈值为127，将像素分为前景和背景，突出车牌区域。 3. 形态学操作： 形态学操作有助于细化和清理边缘。首先进行闭运算（`cv2.morphologyEx()`的`cv2.MORPH_CLOSE`），消除车牌数字之间的空隙，然后进行开运算（`cv2.MORPH_OPEN`）以去除小的噪声点或非连通部分。这一步可以确保车牌区域的完整性。 4. 可能的进一步优化： 提供的代码中提到了可能会进行一次额外的膨胀操作（未提供具体实现），这是为了处理轮廓边缘不规则的情况，增强边缘的清晰度。 值得注意的是，这个例子中的代码并没有进行深度学习或者机器学习的车牌识别，而是基于传统的图像处理方法。在实际应用中，现代的车牌识别系统通常会结合深度学习模型（如YOLO、SSD、Faster R-CNN等）进行更准确的定位和识别。 总结来说，通过这段Python+OpenCV的实例代码，学习者能够了解车牌定位的基本流程，包括图像预处理、边缘检测、形态学操作等步骤，并为今后深入研究或开发自己的车牌识别系统打下基础。然而，实际部署时应考虑使用更先进的算法和框架，以提升识别精度和鲁棒性。