OpenCV驱动的车牌识别算法优化与应用

本文主要探讨了基于OpenCV的车牌识别技术，着重于三个关键环节的改进和优化：车牌定位、字符分割和字符识别。车牌定位部分，作者提出了一种结合边缘检测和数学形态学的方法，利用高斯低通滤波对图像进行预处理，然后应用Canny算子来增强边缘，根据我国车牌的不同尺寸和颜色特征，通过设定合适的长宽比例范围进行区域筛选，同时利用车牌的边框和颜色对比进行定位。 在字符分割阶段，传统扫描字符算法中加入了边界限定，旨在提高字符与背景的区分度，确保分割结果的准确性。这种方法充分利用了车牌的颜色和结构特性，避免了直接应用国外技术可能带来的适应性问题。 识别环节则采用了计算效率较高的KNN（K-Nearest Neighbors）算法，该算法在处理字符识别任务时表现优秀，能够在大量样本数据中找到最相似的匹配，从而实现精确的字符识别。OpenCV作为开源且跨平台的计算机视觉库，提供了丰富的图像处理工具，使得Python接口与OpenCV的结合成为可能，尽管并非所有组件都支持Python，但活跃的社区保证了两者之间的无缝衔接。 本文作者毕波，作为一名专注于人工智能、数字图像识别和地震观测系统开发的工程师，结合OpenCV与Python技术，探讨了如何有效地在国内车牌识别场景下，实现高效且准确的车牌识别流程。整篇文章展示了车牌识别技术在中国特定环境下的实际应用和优化策略，对于相关领域的研究者和实践者具有很高的参考价值。