------韦访 20181012
1、概述
2、车牌识别的步骤
一般车牌识别分为4步：图像获取、车牌定位、车牌字符分割和车牌字符识别。
图像获取：你要识别车牌，至少得有包含车牌的图片吧？
车牌定位：一般图像获取的图片不可能只有一张完整的车牌，而没有其他背景的，如下图，
我们的把车牌单独准确的分割出来，如下图，
这样才可以进行下一步操作。
车牌字符分割：上面的步骤是将车牌单独提取出来了，但是让机器一下子就识别出来还是比较有难度的，一般做法是将字符单独分割出来，再单独识别。像MNIST那样识别。
车牌字符识别：车牌字符分割成单独的字符以后，最后一步就是识别这个字符了。
图像的获取就不是我们要讲的内容了，这里先讲车牌的定位。车牌定位有很多中方法，我们这里用边缘检测分割的方法。
Candy边缘检测
上一讲中有讲过边缘检测，直接用就好，
运行结果：
形态学操作----膨胀腐蚀处理
膨胀腐蚀处理，就是通过膨胀（变胖）连接相近的区域，腐蚀（变瘦）则去除孤立细小的色块。希望将车牌的所有字符连接起来，这样我们就可以通过轮廓识别来分割车牌区域。先介绍腐蚀和膨胀的原理。
腐蚀：腐蚀会把图片“变瘦”，其原理是在原图的小区域内取局部最小值，对于二值化图，只有0和255（非黑即白），所以该小区域内，只要有一个像素是0，则该像素点就是0，这样原图中边缘的地方就变成0，示意图如下，
来看膨胀腐蚀后，图像变成什么样？上代码，
运行结果：
可以看到，经过处理后，只剩下两个白色区域，那么怎么区分哪个是车牌？
百度了一下，小型汽车号牌尺寸为440x220，那么，我们就可以根据宽高比和轮廓检测找出车牌的位置，代码如下，
运行结果，
刚好把车牌分割出来，多试几张图片看看，
可以看到，这么模型并没有百分百的定位到车牌，有些膨胀腐蚀后，车牌没了，有些则是车牌跟车体连成一体了导致无法识别。其实还可以结合识别车牌背景颜色来优化模型的，车牌颜色就那几个，这里就先不涉及优化的内容了。
上面只是将车牌定位出来了，我们的目的是识别，但目前还不能直接识别出车牌里面的字符，要先对字符进行分割，然后再一个字符一个字符的识别。字符分割的方法有很多种，比如，
按比例分割：车牌样式是固定的，字符的大小也是固定的，就可以直接根据比例来分割出字符来，但是这样对上一步的要求就比较高，要求切割出来的车牌必须的方方正正的，要不然效果可能不如意。
轮廓检测分割：这个方法比较简单，如果车牌比较清晰的话，这个方法还是可以的，但是，在识别一些中文字符时，有可能一个中文字符被识别成多个轮廓，如下图，这个就需要处理一下，对于不是很清晰的车牌，它识别的效果也不太如意。
像素值分割：这个方法简单暴力，根据水平和垂直映射像素来分割。先将车牌进行边缘检测、二值化，然后判断每一列的像素值大于0（白色）的个数超过一个阈值（比如5）时，就认为该列有字符。
下面，我们就使用轮廓检测分割和像素值分割来讲解。
轮廓检测分割
前面说过，我们之所以能识别物体，是因为“识别”的是物体的边缘。图像识别不需要彩色的信息，所以，为了简单化，先将分割出来的车牌图像进行边缘检测和二值化处理，得到的图像是二值化的。代码如下，
运行结果：
完整代码如下：
运行结果：
对于这个车牌的检测效果还是可以的，我们再试试其他的车牌，
像上面两张车牌，同一张照片的不同角度，第一张车牌笔记大，容易识别，在车牌定位这一步做的很好了，所以在字符分割这一步也很好。而第二张车牌，在车牌定位这一步做的不是很好导致有很多背景噪音的，就无法识别出里面的字符了。由此可见，车牌图像获取这一步也是非常关键的，直接影响到后面的处理结果。
字符识别？我们Tensorflow入门教程的第一讲的识别MNIST不就是字符识别？直接用Tensorflow训练一下车牌的字符应该是可以拿来用的，但是我们现在既然学的是OpenCV，那么就用OpenCV常用的方法好了，我百度了一下，大概常用的方法有两种，一种是OCR识别，另一张也是神经网络的方法ANN。我还没学，估计篇幅不小，那么，这里就先不做字符识别的功能，后续再补上一讲。
总结：
在用OpenCV做车牌识别的时候，我在想，如果车牌定位和字符识别这步用Tensorflow的方法来做会不会准确率更高呢？如果以后有机会我再试试，主要是车牌的数据不好找，人工标注也需要大量的精力，看着办了。
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深度学习版车牌识别请看下面的博客：
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