基于 SoC 的卷积神经网络车牌识别系统设计（3-1）基于 Python 编程的车牌识别预处理、定位、分割、缩放的效果一览

引言

        这是一个在基于 OpenCV 的 Python 程序下，整体车牌定位、分割、识别的各个步骤的处理结果的展示，相当于算法的验证，只有先在软件上经过正确的严格的验证，才能进行硬件上的设计与实现。

        算法设计上是没有问题的，输入数据就是来自实际真实场景的车牌图像，只是比较少的环境噪声干扰、比较理想化的车牌图像拍摄、比较清晰的车牌识别背景之类的。对于基于 SoC 的卷积神经网络车牌识别系统设计、学习、研究具有较为良好的指导作用，对于现实 AI 落地还具有一定的局限性。

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​​​​​​​一、实验结果

1、首先输入图像是基于白色背景的蓝底车牌，如粤 A·12360。

2、然后是 RGB2HSV，即 RGB 数字颜色空间域转为 HSV 数字颜色空间域；