知足常乐|最优！python+opencv实现蓝色车牌字符分割
1 说明：
=====
1.1 完整汽车车牌的识别 ， 包括汽车车牌的定位 ， 提取 ， 字符分割显示和车牌识别四大部分 。
1.2 目前这已经是一项成熟的技术 ， 本文主要通过汽车车牌的字符分割并显示车牌号码 ， 熟悉python和opencv的技术 。
1.3 本文已经写了2篇相关文章 ， 汽车车牌的定位、提取 ， 本文重点讲解蓝色小轿车的汽车车牌的字符分割、保存、显示技术 。
1.4 讲解非常清楚 ， 注释详细 ， 通俗易懂 ， 并复习opencv的threshold函数 。
2 操作和效果图：
3 声明：
=====
3.1 汽车和车牌：来自今日头条免费正版图库 ， 仅供学习 。
如有冒犯 ， 请谅解 ， 仅供学习
3.2 汽车车牌提取：
1.png ， 提取出来的汽车车牌
3.3 参考我的上一篇文章：
《一步一步详细讲解：python+opencv的车牌提取大全》
3.4 环境：
python3.8 ， 深度操作系统deepin-linux ， 微软编辑器vscode ， opencv版本4.2.0 。
【知足常乐|最优！python+opencv实现蓝色车牌字符分割】===重点===
4 代码讲解：
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4.1 第1步：导入模块：
import cv2import numpy as np4.2 第2步：图片的预处理
# 2-1：读取抠出来的蓝色车牌 ， 汽车提取出来的车牌img=cv2.imread('/home/xgj/Desktop/carcut/1.png')cv2.imshow('carblurpai',img)cv2.waitKey(0)# 2-2：图像归一化img_resize = cv2.resize(img,(136,36),interpolation=cv2.INTER_AREA)# 2-3：灰度化+二值化img_gray_1 = cv2.cvtColor(img_resize,cv2.COLOR_BGR2GRAY)ret1,img_thre_1 = cv2.threshold(img_gray_1,0,255,cv2.THRESH_BINARY+cv2.THRESH_OTSU)# 2-4：高斯模糊img_gaus = cv2.GaussianBlur(img_resize,(3,5),0) # 2-5：灰度处理img_gray = cv2.cvtColor(img_gaus,cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 2-6：图像黑白的二值化ret,img_thre = cv2.threshold(img_gray,0,255,cv2.THRESH_BINARY+cv2.THRESH_OTSU) 4.3 第3步：判断底色和字体色 ， 当然经过预处理后肯定符合 ， 主要是处理后将相关指标存储起来以备后面调用 。
# 3-1：初始化定义列表white=[]black=[]height=img_thre.shape[0]width=img_thre.shape[1] white_max=0black_max=0# 3-2：计算每一列的黑白像素总和for i in range(width):line_white=0line_black=0for j in range(height):if img_thre[j][i]==255:line_white+=1if img_thre[j][i]==0:line_black+=1white_max=max(white_max,line_white)black_max=max(black_max,line_black)white.append(line_white)black.append(line_black)# 3-3：arg为true表示黑底白字 ， False为白底黑字arg=Trueif black_max
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