近年来，汽车车牌识别（License Plate Recognition）已经越来越受到人们的重视。特别是在智能交通系统中，汽车牌照识别发挥了巨大的作用。汽车牌照的自动识别技术是把处理图像的方法与计算机的软件技术相连接在一起，以准确识别出车牌牌照的字符为目的，将识别出的数据传送至交通实时管理系统，以最终实现交通监管的功能。在车牌自动识别系统中，从汽车图像的获取到车牌字符处理是一个复杂的过程，主要分为四个阶段：图像获取、车牌定位、字符分割以及字符识别。 本代码库主要是使用python环境下的OpenCV来处理图像。

车牌识别技术是通过计算机视觉技术来自动识别车辆牌照上的字符信息。该技术在智能交通系统、停车场管理、城市监控等领域有着广泛的应用。车牌识别系统的构建通常依赖于图像处理和模式识别技术，而Python编程语言因为其简洁易用、丰富的库支持，在车牌识别项目中得到广泛应用。 OpenCV是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库，它提供了大量的图像处理和分析功能，包括但不限于滤波、几何变换、颜色空间转换、直方图操作、运动分析等。这些功能为车牌识别提供了必要的技术支持。在Python环境下使用OpenCV进行车牌识别，开发者可以利用Python的简洁语法以及OpenCV强大的图像处理能力，轻松实现复杂的车牌检测和识别算法。 在车牌识别的过程中，首先要进行的是车牌检测，即从图像中定位出车牌的位置。这通常涉及到边缘检测、颜色筛选、模板匹配、形态学操作等技术。一旦车牌的位置被确定，接下来就是车牌字符分割，即将车牌上的字符分离出来。字符分割是识别准确性的关键，需要算法能够准确区分出车牌上的每一个字符。然后是字符识别，即通过图像处理技术将分割后的字符图像转换成文字信息。这一步骤可能会用到机器学习或深度学习算法，来训练识别模型提高识别率。 在Python中，除了OpenCV库，还可以使用其他诸如Tesseract OCR库来辅助字符识别。Tesseract是一个开源的OCR引擎，能够识别多种语言的文字，与OpenCV结合使用可以提高整个系统的识别准确率。 本压缩包文件包含的子文件夹“python_car-master”很可能是一个开源的车牌识别项目。在该项目中，开发者可以找到车牌检测、字符分割和字符识别的代码实现，以及一些样例图片。此外，“简介.txt”文件可能包含了项目的安装指南、使用说明和开发者对项目的简要介绍。 车牌识别技术的发展正在推动智慧交通系统的进步，未来随着算法的优化、计算能力的提升以及深度学习技术的发展，车牌识别技术将会越来越准确、快速和智能。

python+opencv生成较真实的车牌号码图片

基于python Opencv的 车牌识别.毕设超详细 可一键运行 毕业设计 完整代码 采用摄像头识别小车车牌，可存储拍照时间、小车图片等。发挥部分：可存储 100 个以上车牌进行比对。

python配合Opencv库 实现的车牌识别定位及分割代码： 1、将采集到的彩色车牌图像转换成灰度图 2、灰度化的图像利用高斯平滑处理后，再对其进行中直滤波 3、使用Sobel算子对图像进行边缘检测

Python-opencv 扫描图片或者视频流，检测出车牌号，并把车牌号保存下来。

利用直方图均衡化对图像进行简单处理，通过膨胀，腐蚀等形态学处理后，对图像进行特征区域提取，设置长宽比阈值筛选车牌

这是基于python和opencv的车牌号码识别，用到了机器学习和支持向量机，代码里各个部分的功能已经标记好了注释，清晰明了。可以直接解码使用，含有案例，也可以提供PPT报告

python opencv车牌识别系统有界面，参考链接：https://blog.csdn.net/babyai996/article/details/117213081#comments_18453084

主要介绍了python+OpenCV实现车牌号码识别，文中示例代码介绍的非常详细，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们可以参考一下