本文主要介绍了用OpenCV 实现的图像分割的三种算法：分水岭分割算法、金字塔分割算法和均值漂移分割算法。

话不多说，先上效果图： 把车牌的每一个字母和数字都完美的分开，并保存在想保存的区域。车牌区域的划分详见我的另一个博客：python-opencv图像处理之基于HSV、面积、角度的车牌定位里面讲的比较详细。 在得到我们要的车牌之后，我们要把此区域提取出来，因为照片就是矩阵，所以我们可以通过 license_image = new_img[round( c ):round(d), round(a):round(b)] 的方式提取出车牌，但是要注意rect[2]这个角度，否则的话，有可能提取的是竖着的，不是横着的。 接着进行车牌的放大和二值化，二值化选用的参数要根据车牌识别的情况进行调整，也就是其

基于opencv+ c++ 的图像重建系统，可以参考一下，有数据，有源码。

今天小编就为大家分享一篇python opencv 实现对图像边缘扩充，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

使用OpenCV开发的图像处理小工具，能够实现OpenCV的相应图像处理，比如形态学处理、滤波、图像增强、二值化、边缘检测、滤镜、图像检测、图像分割等功能都能实现，是一款便捷式的图像处理工具。

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14个常用OpenCV+C++图像处理.rar

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