如何使用Python和OpenCV提取蓝牌车牌号码？

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概述+车牌识别是计算机视觉图像识别技术在车辆牌照识别中的应用，通常使用OpenCV进行车牌识别主要分为四个步骤：+图像采集+车牌定位+分割车牌字符+字符识别+

概述

车牌识别是计算机视频图像识别技术在车辆牌照识别中的一种应用，通常来讲如果结合opencv进行车牌识别主要分为四个大步骤，分别为：

• 图像采集
• 车牌定位
• 分割车牌字符
• 字符识别
  当然，如果结合了机器学习可能步骤会变得更为精简，但是从opencv基础方法开始也不失为一种学习进步，此案例仅仅从蓝牌车牌入手，作为学习交流用，暂不打算花时间研究绿牌、黄牌车等车牌识别。
  图像采集我们直接掠过，现在假设我们已经完成了图像采集，得到了包含车牌的图片。我们直接从车牌定位开始。
  *** 文中的车辆、车牌均来自网络，与现实中任何事务无关。***

取出车牌

现在我们目的是从一张图片中识别出车牌位置，并将车牌位置的矩形单独取出来形成一张图片。为了达到这样的目的我们需要完成以下几步：

• 尺寸调整：将较大尺寸图片处理成较小尺寸图片，避免图像处理过慢
• 色域分析：取出蓝色色彩范围
• 色域叠加：将色域分析出的蓝色范围在图片中进行叠加，更加方便识别
• 调整为灰度图像：牢记我们最终目的是进行车牌识别，调整为灰度图像更方便后续使用
• 高斯过滤：主要过滤噪点等干扰
• 形态学处理：通常使用一次侵蚀和膨胀作为基本操作来执行形态转换，以方便后面的图像边缘检测
• 二值化：将灰度图像的某个值以下的全部设置为0，该值以上的全部设置为255，更加方便后续的图片边缘检测
• 边缘检测：检测图片中的边缘
• 特征找牌：根据车牌宽高比的特征取出车牌
  当然，为什么要进行以上几步才找出车牌这个仁者见仁智者见智，就类似如果要吃饭首先要淘米，然后放入锅中煮一样，总而言之有更好更简洁高效的方式也是可以的。