首先，在opencv中判别车牌颜色需要一些基础知识。我们需要了解HSV颜色空间和阈值处理的相关概念。
HSV颜色空间是一种将颜色分成色相、饱和度和亮度三个参数来描述颜色的颜色空间。而阈值处理是一种将图像像素的灰度值或颜色值与预定的阈值进行比较并进行二值化的方法。这些基础知识是进行车牌颜色判别的关键。
针对车牌判别，我们可以通过颜色提取的方式来进行。具体地，我们可以先将判别区域的图像先转换到HSV颜色空间，然后提取出我们想要的颜色范围。
在HSV颜色空间中，不同的颜色具有不同的取值范围。例如，蓝色的色相在100-124之间，饱和度在43-255之间，亮度在46-255之间。我们可以根据这些颜色的范围来提取出图中的蓝色部分。具体的实现方法可以使用cv2.inRange()函数进行提取。
颜色提取之后，我们需要对提取出的部分进行车牌检测。可以使用opencv中的目标检测算法，例如Haar分类器、LBP分类器和基于特征的检测方法等。
以Haar分类器为例，我们需要获取一个分类器的XML文件，然后使用cv2.CascadeClassifier()函数将其导入。在导入后，使用cascade.detectMultiScale()函数进行多尺度对象检测，即检测车牌的大小。由于车牌大小固定，我们可以设置一个确定大小的区域进行检测。检测到后，即可确定提取出的颜色部分是车牌。
在得到车牌的图像后，我们还需要进行一些后续处理。例如检测车牌的位置调整、裁剪车牌图像、字符分割、字符识别等等。这些后续处理也是车牌识别的关键，可根据需求按照先后顺序进行。
例如，可以使用轮廓检测对车牌位置进行调整。对于字符分割，则需要使用opencv中的二值化处理与轮廓检测，找到字符的边界并进行切割。而对于字符识别，则需要使用机器学习算法，并配合大量的训练数据进行模型训练。
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