1、整体思路
首先附上本次识别的图片：（图片是我在百度上找的）
基于OpenCV车牌号识别总体分为四个步骤：
（1）提取车牌位置，将车牌从图中分割出来；
（2）车牌字符的分割；
（3）通过模版匹配识别字符；
（4）将结果绘制在图片上显示出来。
与深度学习相比，传统图像处理的识别有好处又有坏处：
好处：不需要大量的数据集训练模型，通过形态学、边缘检测等操作提取特征
坏处：基于传统图像处理的图像识别代码的泛化性较低，当图像的角度，光照不同时，识别效果有时会不尽人意。
coding=gbk
import cv2
import numpy as np
img = cv2.imread('1.jpg')
cv2.imshow('card',img)
img = cv2.imread('1.jpg',0)
cv2.imshow('gary',img)
height,width = img.shape
thres,binary = cv2.threshold(img,0,255,cv2.THRESH_OTSU + cv2.THRESH_BINARY_INV)
cv2.imshow('threshold',binary)
print(img.shape)
paint = np.zeros(img.shape,dtype=np.uint8)
每一列黑色像素个数
pointSum = np.zeros(width,dtype=np.uint8)
for x in range(width):
for y in range(height):
if binary[y][x]:
pointSum[x] = pointSum[x] + 1
for x in range(width):
for y in range(height)[::-1]:
if (pointSum[x]):
paint[y][x] = 255
pointSum[x] = pointSum[x] - 1
cv2.imshow('paint',paint)
cv2.waitKey(0)
python车牌识别系统有界面可识别黄蓝牌
项目下载：
Original: https://blog.csdn.net/xifenglie123321/article/details/124574501
Author: xifenglie123321
Title: python车牌识别ui界面识别黄牌蓝牌绿牌
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