数字图像与机器视觉基础(2)

一、OpenCV+Python车牌字符分割
车牌号检测大致分为以下四个部分：
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
处理原理： 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： 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

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