本文为基于python的opencv的车牌定位源码+讲解。

首先，车牌定位是车牌识别的第一步也是必要的一步，同时，车牌定位的好坏直接性的决定了车牌识别的好坏，因此车牌定位是一定要尽量好的实现。对一张图片来说，车牌定位的几个过程其实很简单。

其实过程并不复杂，但是每一步的各种操作混杂在一块就令如我这样的小白懵。不过问题不大，我们分开来看。

选择从通过形态特征先筛选入手。 先将图片转化为灰度图（边缘检测和轮廓识别需要灰度图），要去除噪音，防止不必要的干扰，通过灰度拉伸算法获取效果更良好的灰度图。做边缘检测，轮廓发现，之后找出所有的矩形轮廓，利用国内车牌的特征选出最优的几个轮廓。接着对这几个轮廓进行色彩特征分析，转化为HSV色彩空间（为了使用inrange方法找出掩膜），找出掩膜，利用算法求得每个掩膜的评分，选出最优评分的掩膜，并返回其图片下标。是不是一气呵成。

要实现良好的车牌定位，肯定是不能直接用其固定好的API因为，API终究是局限于语言，它考虑的没有办法像活生生的人那么多。如果你足够优秀的话，一定程度上是可以超越API的。

灰度拉伸又叫对比度拉伸，它是最基本的一种灰度变换，使用的是最简单的分段线性变换函数，它的主要思想是提高图像处理时灰度级的动态范围。它可以改善图像，说的白一点，它可以让有些不可见的地方变得可见。这是防止图片的拍摄角度或者光线问题导致车牌不清晰。 公式：g(x,y) = 255 / (B - A) * [f(x,y) - A]

图像二值化时边缘检测的必备，我们学习过二值化，不论是自适应二值化，还是otus二值化，其自动算出的阈值在部分图的表现很好，但我们不能直接带入车牌图像，因为APi提供的二值化时考虑全图，或者一个个部分块，但是我们需要的是足够清晰不会影响到车牌轮廓的二值化。因此选择自己构造阈值。 个人建议利用阈值如下：

ret=max_value-(max_value-min_value)/2

其中为最大像素点和最小像素点，不妨思考一下，如果图片为一张纯色图，那么阈值就为该像素值。如果图片是最大为250最小为0那么阈值为122，蓝色和白色为高像素值，这样无论如何都能找出其合适的轮廓。

学习目标识别的朋友一定经常和分值打交道把，通过一系列方法选出待选区域，最后评分，没有达到期望，就继续循环，继续评分，直到满足或者循环停止。 这里的评分当然没有用到神经网络的东西，而是利用选好的掩膜的像素值来评掩膜得到的像素值是255与0，那么我们寻找掩膜的条件是蓝色，注意这个蓝色，那么是不是可以想象，如果蓝色够多，那么分就够高呢，当然可以，于是可以对每个图像得到的HSV三个通道进行加权求和，若是分数最够则认定为车牌，目前测试的图片，该方法吗，没有失败的。