手撕系列：原生python实现汽车牌照识别

前言

这几天一直在做一个车牌识别的小程序，除了python中numpy作为操作像素的工具，其他部分均为自己实现，也算是检验自己，并锻炼自己的编码能力了。

文章中的算法仅为实现，效率不一定好，希望有大佬可以指点。机器学习算法中只贴出了最主要的一部分，关于一些数学计算函数实现，由于太多就不贴了。

问题

想要实现一个车牌识别的程序，我们要处理的一个最最基本的问题就是要对车牌进行定位，定位出来车牌之后，还要对车牌上的字进行分割，然后再对这些字一个一个的识别。

为了识别这些字，我们需要自己训练模型，然而训练模型的过程中，又需要用到数据，这里提一下，如果真的为了提高准确率，还是自己去做一个数据集，因为当你使用别人的数据集的时候，你对切割出来的字的处理方式如果和别人不一样，就会导致识别准确率特别低。

所以总结一下，在整个项目中，需要解决以下问题：

对车牌进行定位
对车牌进行分割
收集数据，训练模型
写一个图形化界面，简化操作

再总结一下就是

图像处理
模式识别算法（机器学习）

解决问题：车牌定位

我们在对车牌定位的时候，一定要尽可能的利用先验知识，比如说，现在绝大部分车的车牌为蓝底白字，大部分车牌的比例约为4:1，且车牌是有七个字符组成。后面在解决问题的过程中，我们会用到上述先验知识，废话不多说&#

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