本篇文章主要基於python語言和OpenCV庫（cv2）進行車牌區域識別和字符分割，開篇之前針對在python中安裝opencv的環境這裏不做介紹，可以自行安裝配置！

車牌號檢測需要大致分為四個部分：

1.車輛圖像獲取

2.車牌定位、

3.車牌字符分割

4.車牌字符識別

具體介紹

車牌定位需要用到的是圖片二值化為黑白後進canny邊緣檢測後多次進行開運算與閉運算用於消除小塊的區域，保留大塊的區域，後用cv2.rectangle選取矩形框，從而定位車牌位置

車牌字符的分割前需要準備的是只保留車牌部分，將其他部分均變為黑色背景。這裏我采用cv2.grabCut方法，可將圖像分割成前景與背景。分割完成後，再經過二值化為黑白圖後即可進行字符分割。由於圖像中只有黑色和白色像素，因此我們需要通過圖像的白色像素和黑色像素來分割開字符。即分別通過判斷每一行每一列的黑色白色像素值的位置，來定位出字符。

具體步驟如下：

1.灰度轉換：將彩色圖片轉換為灰度圖像，常見的R=G=B=像素平均值。

2.高斯平滑和中值濾波：去除噪聲。

3.Sobel算子：提取圖像邊緣輪廓，X方向和Y方向平方和開跟。

4.二值化處理：圖像轉換為黑白兩色，通常像素大於127設置為255，小於設置為0。

5.膨脹和細化：放大圖像輪廓，轉換為一個個區域，這些區域內包含車牌。

6.通過算法選擇合適的車牌位置，通常將較小的區域過濾掉或尋找藍色底的區域。

7.標註車牌位置

8.圖像切割和識別

通過代碼實現:

運行效果如圖所示

車牌定位並進行處理

車牌分割如圖所示

OpenCV+Python識別車牌和字符分割的實現