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边缘检测及预处理->膨胀+腐蚀组合->再一次膨胀->车牌识别
一、实现和完整UI视频效果展示
主界面：
识别结果界面：（识别车牌颜色和车牌号）
查看历史记录界面：
二、原理介绍：
车牌检测->图像灰度化->Canny边缘检测->膨胀与腐蚀
让我们以汽车的样本图像为例，首先检测该汽车上的车牌。然后，我们还将使用相同的图像进行字符分割和字符识别。
在处理图像时如果不再需要处理颜色细节，那么灰度变化就必不可少，这加快了其他后续处理的速度。完成此步骤后，图像将像这样被转换
使用cv2.Canny() 进行边缘检测 ,cv2.Canny()返回的一幅二值化的图像，可以直接用cv2.findContours()进行轮廓提取。
图像进行膨胀、腐蚀,再对图像进行轮廓查找，根据车牌的长宽比提取车牌，让它更精准
边缘检测及预处理->膨胀+腐蚀组合->再一次膨胀->车牌识别
对其Canny处理图为膨胀+腐蚀组合做好预处理准备
在处理图像时如果不再需要处理颜色细节，那么灰度变化就必不可少，这加快了其他后续处理的速度。完成此步骤后，图像将像这样被转换
图像最终处理->字符分割及识别
车牌识别的下一步是通过裁剪车牌并将其保存为新图像，将车牌从图像中分割出来。然后，我们可以使用此图像来检测其中的字符。下面显示了从主图像裁剪出ROI（感兴趣区域）图像
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完整演示视频：
无法粘贴视频........
完整代码链接
视频和代码都已上传百度网盘，放在主页置顶文章