对车牌颜色进行识别，可能大部分人首先想到的是RGB模型， 但是此处RGB模型有一定的局限性，譬如蓝色，其值是255，还需要另外两个分量都为0，不然很有可能你得到的值是白色。黄色更麻烦，它是由红色和绿色组合而成的，这意味着你需要考虑两个变量的配比问题。这些问题让选择 RGB 模型进行判断的难度大到难以接受的地步。
HSV(Hue, Saturation, Value)是根据颜色的直观特性创建的一种颜色空间，也称六角锥体模型(Hexcone Model)。这个模型中颜色的参数分别是：色度（H），饱和度（S），亮度（V）。
RGB和CMY颜色模型都是面向硬件的，而HSV（Hue Saturation Value）颜色模型是面向用户的。
演化而来。设想从RGB沿立方体对角线的白色顶点向黑色顶点观察，就可以看到立方体的六边形外形。六边形边界表示色彩，水平轴表示纯度，明度沿垂直轴测量。
一般对颜色空间的图像进行有效处理都是在HSV空间进行的，然后对于基本色中对应的HSV分量需要给定一个严格的范围，下面是通过实验计算的模糊范围（准确的范围在网上都没有给出）。
H: 0— 180
S: 0— 255
V: 0— 255
读取一张图片或从视频读取一帧图像，可以用下面的函数转为HSV模型。
然后对彩色图像做直方图均衡化,因为读取的是彩色图，直方图均衡化需要在HSV空间中进行。
接着就是进行颜色检测
inRange(imgHSV, Scalar(iLowH, iLowS, iLowV), Scalar(iHighH, iHighS, iHighV), imgThresholded);
inRange()函数进行颜色检测，这个函数的作用就是检测src图像的每一个像素是不是在lowerb和upperb之间，如果是，这个像素就设置为255，并保存在dst图像中，否则为0。
二、颜色定位
颜色定位主要处理函数为 plateColorLocate() ，具体代码如下所示
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这里为了加快计算机的计算速率，采用了OpenMP技术，OpenMP是由OpenMP Architecture Review Board牵头提出的，并已被广泛接受，用于共享内存并行系统的多处理器程序设计的一套指导性编译处理方案。通过并行计算，分别进行蓝色和黄色车牌的处理。其中两个主要处理函数 colorSearch() 和 deskew()分别对图片进行颜色匹配和偏斜扭转。
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EasyPR中的colorMatch()函数比较复杂，读者可以简单理解为用inRange函数对图像hsv空间进行处理，得到颜色过滤后的图像。(其实colotMatch函数中对hsv模型中的s和v根据h的值进行自适应变化)，进行阈值分割后，采用了形态学图像处理，内核为一个 10X2矩形，需要注意的是，内核的大小对最终的结果有很大的影响。对寻找到的轮廓，先进性尺寸验证，不符合尺寸的轮廓直接去除。尺寸验证调用函数 verifySizes() 。尺寸验证函数主要是对轮廓的长度和宽度，还有长宽比做了限制，以过滤掉大部分的明显非车牌的轮廓区域。
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Python获取颜色RGB值
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一、简介基于matlab GUI RGB颜色模型车牌识别二、源代码function varargout = main(varargin)gui_Singleton = 1;gui_State = struct('gui_Name',
车牌识别
一、简介基于matlab GUI RGB颜色模型车牌识别二、源代码functiogui_OpeningFcn', @main_OpeningFcn, .
车牌识别包括车牌检测（通过图像分割、特征提取获得车牌位置）＋车牌识别（对检测到的车牌进行字符内容识别）。一、基本流程如下：1.车牌检测1）读取需要进行车牌识别的图片；2）对图像进行灰度化处理（高斯模糊可选择是否进行）和灰度拉伸；3）进行开运算，消除图像中的噪声；4）将灰度拉伸后的图像和开运算后的图像求差
前面的文章中我们主要介绍了车牌定位的相关技术，但是定位出来的相关区域可能并非是真实的车牌区域，EasyPR通过SVM支持向量机，一种机器学习算法来判定截取的图块是否是真的“车牌”，本节主要对相关的技术做详细的介绍。注：SVM相关内容可以详细参考周志华老师的《机器学习》和一篇名为《支持向量机通俗导论（理解SVM的三层境界）》的文章。一、SVM简介支持向量机，其英文名为 support ve
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------韦访 201810121、概述上一讲学习了opencv的一些基本的知识，但是，不玩几个实例是学不会的，所以就从opencv比较热门的车牌识别开始，继续学习。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
书名：《Mastering OpenCV with Practical Computer Vision Projects》 由于添加了一个*号，显示乱码，不晓得怎么回事，为了不耽误大家看可以下载word版本的翻译： 不免有错，不在本文章中修改了，以防再次出现乱码，这里整理好了，但是代码没有中文注释，word版本中有。 《书中部分其他章节的翻译》： 电子书下载地址： 随书源代码下载地址： 程序
【说明】：疫情期间比较闲学习了python。LPR这个东西，基于OpenCV已经做过很多遍了，通过这个小项目利用树莓派来熟悉Python编程，而且通过实际操作可以掌握一些具体的细节与技巧，这里我将整个过程碰到问题时，甄选搜集的比较好的链接也一并放在文中。完整项目在GitHub上已经满多了。有几个开源的基于OpenCV的车牌识别项目像OpenALPR、HyperLPR等可以直接下来演示，这里主要参考
本来一直想写点自己在做车牌识别的经历，但感觉没有必要。感觉这个东西大把的有。但是我自己在学习汇报的时候思路是混乱的。故我自己想借此机会整理一下自己的思路。更准确的说的留下自己一些想法和问题。我在初学阶段是根据那本《深入理解OpenCV—实用计算机视觉项目解析》来的，但是当时由于C++和OpenCV的程序功底不行，也只是初略的看了一下。书本随带的代码，我是没有跑出来。我估计大部分读者应该跟我一下，并
前情提要在【计算机视觉(一)图像数据表示】中，我介绍了RGB和灰度两种颜色空间，并且介绍了像素的概念以及在程序上如何访问。本期内容接下来介绍从RGB到灰度的转换，以及两种我常用的颜色空间HSV和二值空间(严格来说属于灰度，只是只有0和255两个值)。一、RGB转灰度假如先不谈原理，RGB转灰度你会怎么做？先从我们知道的信息入手，RGB是三通道的，灰度只有一个通道，很自然的会联想到怎么把三个通道“融
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