OpenCV＋Python识别车牌和字符分割

前面已经基于MNIST识别手写字体(

基于MNIST数据集实现手写数字识别

),接着本篇文章主要基于python语言和OpenCV库（cv2）进行车牌区域识别和字符分割，后续将结合这些基于tensorflow识别分割的字符。针对在python中安装opencv的环境这里不做介绍，可以自行安装配置！

车牌号检测需要大致分为四个部分：

1.车辆图像获取

2.车牌定位、

3.车牌字符分割

4.车牌字符识别

具体介绍

车牌定位需要用到的是图片二值化为黑白后进canny边缘检测后多次进行开运算与闭运算用于消除小块的区域，保留大块的区域，后用cv2.rectangle选取矩形框，从而定位车牌位置

车牌字符的分割前需要准备的是只保留车牌部分，将其他部分均变为黑色背景。这里我采用cv2.grabCut方法，可将图像分割成前景与背景。分割完成后，再经过二值化为黑白图后即可进行字符分割。由于图像中只有黑色和白色像素，因此我们需要通过图像的白色像素和黑色像素来分割开字符。即分别通过判断每一行每一列的黑色白色像素值的位置，来定位出字符。

具体步骤如下：

1.灰度转换：将彩色图片转换为灰度图像，常见的R=G=B=像素平均值。

2.高斯平滑和中值滤波：去除噪声。

3.Sobel算子：提取图像边缘轮廓，X方向和Y方向平方和开跟。

4.二值化处理：图像转换为黑白两色，通常像素大于127设置为255，小于设置为0。

5.膨胀和细化：放大图像轮廓，转换为一个个区域，这些区域内包含车牌。

6.通过算法选择合适的车牌位置，通常将较小的区域过滤掉或寻找蓝色底的区域。

7.标注车牌位置

8.图像切割和识别

通过代码实现:

运行效果如图所示

车牌定位并进行处理

这

运行效果

车牌分割如图所示

车牌分割

后面将实现基于深度学习来识别具体分割的字符，敬请期待！！！