广东工大研究生课程：Python3.6车牌识别详解与流程

"广东工业大学研究生课程考试试卷封面详细指南" 该课程详细说明了车牌识别项目的设计要求，以Python 3.6编程语言为基础，使用PyCharm开发环境和OpenCV 3.4.0.12版本以及Scikit-learn 0.22.1库。研究对象是基于中科大提供的CCPD数据集的车辆号牌图像。车牌识别是一项涉及图像处理和计算机视觉的任务，目标是定位并识别图像中的车牌。 整个流程首先从图像采集开始，接着进行预处理，主要包括以下几个步骤： 1. 灰度化处理：将原始彩色图像转换为灰度图像，便于后续处理。这是通过cv2.cvtColor函数实现的，简化图像色彩，减少复杂性。 2. 高斯滤波：采用高斯滤波来平滑图像并消除噪声，通过cv2.GaussianBlur函数进行，滤波核大小的选择影响边缘检测的精度与噪声抑制程度。 3. 形态学处理：包括腐蚀和膨胀操作，腐蚀通过cv2.erode去除小的细节，膨胀则通过cv2.dilate增强边界。这些操作有助于改善车牌区域的清晰度。 4. 边缘检测：使用Canny边缘检测算法，它包含四个步骤：梯度强度和方向的计算，通过Sobel算子对图像进行卷积，以便检测水平、垂直和对角方向的边缘特征。 车牌定位是关键环节，通过一系列预处理方法，如滤波、形态学操作和边缘检测，定位出图像中车牌所在的区域。这个过程依赖于OpenCV的多种图像处理技术，如阈值分割和支持向量机分类，以确保精确的车牌识别。 这门课程要求学生深入理解图像处理的基本原理和技术，结合具体实例（车牌识别）进行实际操作和算法应用，以评估学生的理论知识和实践能力。任课教师会根据课程大纲规定评价学生的平时成绩，包括但不限于代码质量、问题解决能力、实验报告的撰写等方面。