一、形态学车牌提取（简单：单情景）
1、读取图片，转灰度图
2、提取轮廓（Sobel算子提取y方向边缘）
3、自适应二值化
4、闭运算处理，把图像闭合、揉团，使图像区域化
5、腐蚀/膨胀去噪得到车牌区域
5-1、横向腐蚀、膨胀
5-2、纵向腐蚀、膨胀
6、获取外轮廓
6-1、得到轮廓
6-2、画出轮廓并显示
7、截取得到车牌
二、形态学车牌提取（优化：多情景）
1、转灰度图
2、顶帽运算
3、Sobel算子提取Y方向边缘
4、二值化图像
5、开运算分割（纵向分割）
6、闭运算合并
7、横/纵方向腐蚀/膨胀
7-1、纵方向： 腐蚀+膨胀
7-2、横方向：膨胀+腐蚀
8、腐蚀膨胀：去噪
9、获取外轮廓
10、 根据车牌特征找到车牌轮廓
代码
参考资料
（单图片还不错，但多图片不准确）
为什么对Y方向取边缘：让图像变“瘦”，便于把车牌揉成一团。
注：threshold函数返回两个参数，第二个参数才是二进制图像！！！
闭运算处理，图像区域化，便于找到车牌区域，进而得到轮廓
测试多组图片，发现（17, 5）的卷积核比较好，能达到目的。
（这里采用矩形卷积核处理。）
上面虽然得到了二进制图像，且得到了大致区域，但是噪声（杂质）仍然太多，下面通过腐蚀、膨胀去噪。
横向处理完之后，继续对纵向进行处理。
如上图，得到了想要的结果，基本只剩下几个轮廓了，且车牌区域保留完好，不影响车牌的定位。
这里想先把包括车牌轮廓的外轮廓一起显示。
获取轮廓代码及效果：
首先判断车牌的特征（比如宽：高一般在3~4），然后根据这个特征进行判断，只保留符合特征的图片（车牌）。
把较亮部分提取出来，使得车牌区域更加明显。
纵向化车牌区域，使车牌更加明显。
根据自己的实际情况选取阈值，阈值越大，变成白色(255)的门槛越多，则白色部分越少。 （这里阈值比较小，但阈值大也有不少利弊）
为了防止后面的闭运算错误连接外部的杂质，需要先用开运算把它们分隔开。
分割前：
可以看出来，这写杂质已经完全融入车牌中了，后续想要分离它们就十分困难了。
分割后：
虽然也有少部分的连接，但不是之前的那种大块连接，相对 比较好去除。
效果上面有。
分割上下距离比较近的物体。
进一步连接横向的物体 （继上面的闭运算，再次连接车牌的内容）
车牌宽高比一般为3~4之间，但我这里首先是图比较多，有些图附带的杂质没有清除干净，所以就设置在3~6.5之间。
中远距离：
正常车牌成功率：100%（测试了11例，均成功）
倾斜车牌成功率：67%（测试2例,，3车牌，最小的车牌识别失败）（但是处理不是很好）
近距离车牌成功率：0%（测试2例，均失败）
近距离：
（近距离成功率50%，因为只做了2个）
代买仅供参考借鉴，目前只能提取一定距离的汽车车牌，太远或太近都太不行，也没有做倾斜处理，很难应用到实际生活中，实际生活中情景复杂的多，有什么建议或者批评可以尽管说出来。（后期可能会在此加入倾斜处理）
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