我放弃用go学opencv,没坚持住改用python了。
找到了一个车牌识别的深度学习库hyperlpr3使用很简单,把自带的分类器没识别出来的也识别了
效果测试

超级简单的代码
python
import os
import cv2
import hyperlpr3 as lpr3
path = "E:\im\car\data\voc\VOCdevkit\VOC2019\Test"
carFile=[]
files=os.listdir(path)
for file in files:
fileP=os.path.join(path,file)
if os.path.isfile(fileP):
carFile.append(fileP)
# 实例化识别对象
catcher = lpr3.LicensePlateCatcher()
for temp in carFile:
print(temp)
# 读取图片
image = cv2.imread(temp)
# 识别结果
print(catcher(image))
遇到问题
onnx 需要指定provider 根据错误提示找到需要改的地方

