🚗 车牌识别·从零搭建 OpenCV 实战

🧑‍🎓 30章 · 友好
01 课程导学与环境准备
车牌识别概述 OpenCV简介 Python+OpenCV搭建 项目结构规划
02 图像基础与OpenCV入门
读取/显示/保存 色彩空间转换 BGR/灰度/HSV 图像属性
03 图像预处理（一）
缩放/裁剪 旋转 仿射变换 透视变换
04 图像预处理（二）
高斯滤波 中值滤波 均值滤波 双边滤波/锐化
05 图像预处理（三）
二值化(全局/自适应) 腐蚀/膨胀 开运算/闭运算
06 边缘检测与轮廓发现
Sobel/Laplacian Canny边缘检测 轮廓查找与绘制
07 车牌定位（一）
颜色特征定位 HSV颜色空间 颜色范围筛选
08 车牌定位（二）
形态学+轮廓分析 区域筛选 长宽比约束
09 车牌定位（三）
边缘检测+轮廓 边缘密度 区域合并
10 车牌定位（四）
综合定位策略 多方法融合 NMS非极大值抑制
11 车牌矫正
透视变换矫正 Radon变换倾斜校正
12 车牌字符分割（一）
投影法分割 垂直投影 水平投影
13 车牌字符分割（二）
轮廓分析分割 固定宽度分割 粘连字符处理
14 车牌字符分割（三）
连通域分析 去除边框与铆钉
15 字符归一化与特征提取
尺寸归一化 HOG特征 LBP特征
16 机器学习基础（一）
机器学习概述 训练集/测试集 特征与标签 分类与回归
17 机器学习基础（二）
KNN算法原理 SVM算法原理 模型训练与评估
18 字符识别（一）KNN
数据集准备 模型训练 预测
19 字符识别（二）SVM
特征选择 参数调优 模型保存/加载
20 字符识别（三）CNN
TensorFlow/PyTorch 网络搭建
21 字符识别（四）Tesseract
Tesseract安装 中文识别配置
22 系统集成（一）
模块化设计 主流程串联 定位→矫正→分割→识别
23 系统集成（二）实时视频流
摄像头读取 帧处理 结果显示
24 系统集成（三）性能优化
多线程处理 图像金字塔 ROI加速
25 系统集成（四）结果输出
绘制车牌框 显示识别结果 保存日志
26 项目实战（一）单张图片
完整代码实现 测试与调试
27 项目实战（二）视频流
实时检测 帧率优化 稳定性提升
28 项目实战（三）复杂场景
夜间/雨天 倾斜/遮挡 挑战与解决方案
29 项目部署与扩展
模型导出ONNX 桌面打包PyInstaller Web服务Flask
30 课程总结与进阶方向
常见问题汇总 性能瓶颈分析 YOLO车牌检测 端到端识别
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