首页 > 解决方案 > 从嘈杂的车牌中分割每个字符

问题描述

我正在做一个尼泊尔车牌检测项目,我从车辆中检测到我的车牌,但车牌歪斜,但结果是车牌的嘈杂图像。在此处输入图像描述

我想知道如何从中分割出每个字符,以便将其发送到检测部分。我试过这样做,但它只是从第二行分割字符。

def segment(image):
    H = 100.
    height, width, depth = image.shape
    imgScale = H/height
    newX,newY = image.shape[1]*imgScale, image.shape[0]*imgScale
    image = cv2.resize(image,(int(newX),int(newY)))

    cv2.imshow("Show by CV2",image)
    cv2.waitKey(0)
    cv2.imwrite("resizeimg.jpg",image)

    idx =0 
    gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    _,thresh = cv2.threshold(gray,127,255,cv2.THRESH_TOZERO)

    cv2.imshow("thresh",thresh)
    cv2.waitKey(0)

    # gray=cv2.cvtColor(plate,cv2.COLOR_BW2GRAY)
    _,contours,_ = cv2.findContours(thresh,cv2.RETR_LIST,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
    for cnt in contours:
        idx += 1
        x,y,w,h = cv2.boundingRect(cnt)
        roi = image[y:y+h,x:x+w]
        if(w > 10 and h > 10):
            cv2.imwrite(str(idx) + '.jpg', roi)

标签: pythonopencvimage-processingimage-segmentationtext-segmentation

解决方案


假设你有盘子的比例,你可以在 y 轴上把盘子切成两半。从左到右,thresh 图像,morphologyEx 图像,轮廓。用同样的方法涂抹另一半。

脱粒

形态学Ex img

轮廓

image = cv2.imread("1.PNG")

gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
_,thresh = cv2.threshold(gray,127,255,cv2.THRESH_TOZERO)
cv2.imshow("thresh",thresh)

element = cv2.getStructuringElement(shape=cv2.MORPH_RECT, ksize=(5, 11))

morph_img = thresh.copy()
cv2.morphologyEx(src=thresh, op=cv2.MORPH_CLOSE, kernel=element, dst=morph_img)
cv2.imshow("morph_img",morph_img)


_,contours,_ = cv2.findContours(morph_img,cv2.RETR_LIST,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
for c in contours:
    r = cv2.boundingRect(c)
    cv2.rectangle(image,(r[0],r[1]),(r[0]+r[2],r[1]+r[3]),(0,0,255),2)

cv2.imshow("img",image)

cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

分割字符的另一种方法是沿 x 轴和 y 轴查找灰度值之和。您可以很容易地看到 x 轴上有 3 个峰值,即 3 个字符,而 y 轴上有 1 个峰值,即您的字符所在的位置。

在此处输入图像描述

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