怎样提高车牌定位的准确率?
谢邀，简单回答下。题主的思路不对，二值化、腐蚀膨胀或者基于颜色区分的思路比较落后了，做不好正常。国内的论文挺水的，用图像处理加颜色能做到98%我是不信的，怀疑测试集过少，上产品了肯定不靠谱。我提供两个思路：1、用类似adaboost的二分分类器直接进行车牌检测。2、利用文字检测的思路，如swt或mser做文字检测，然后做一个简单的二分分类器进行确认（比1的分类器可以弱些，只是拿来确认）再提供一个开源项目openalpr，好好研究下可以解决你的困惑。希望对你有帮助。
■网友
1) 可以参考下: GitHub - liuruoze/EasyPR: An open source project for chinese plate recognition. It aims to be Easy, Flexible, and Accurate. Welcome to contribute your expertise !2) 也可以swt 文本检测的
■网友
车牌识别三板斧，定位、分割、识别第一步定位是最基础的，如果这个都搞不定，剩下的就无从搞起了。现在车牌识别作为很普遍的OCR技术，找找网上代码吧，多看些code，自然有解决思路了。
■网友
【怎样提高车牌定位的准确率?】 我毕业设计做这个车牌定位。除了opencv还有其他方法吗？深度学习的怎么做？
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