Python中OpenCV實現簡單車牌字符切割

在Jupyter Notebook上使用Python+opencv實現如下簡單車牌字符切割。關於opencv庫的安裝可以參考:Python下opencv庫的安裝過程與一些問題匯總。

1.實現代碼

import cv2
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from PIL import Image

#讀取原圖片
image1=cv2.imread("123456.jpg")
cv2.imshow("image1", image1)

#灰度化處理
image1_1=cv2.cvtColor(image1,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
cv2.imshow("image1_1", image1_1)

#圖像反色
h,w = image1_1.shape
image1_2=image1_1.copy()
for i in range(h):
    for j in range(w):
        image1_2[i,j] = 255-image1_2[i,j]
cv2.imshow('image1_2', image1_2)

#圖像二值化
ret,image2 = cv2.threshold(image1_2, 100, 255, cv2.THRESH_BINARY)
cv2.imshow('image2', image2)

#水平投影
h1,w1=image2.shape #返回高和寬
image3=image2.copy()
a = [0 for z in range(0, h1)] #初始化一個長度為w的數組,用於記錄每一行的黑點個數 
#記錄每一行的波峰
for j in range(0,h1):  
    for i in range(0,w1):  
        if  image3[j,i]==0: 
            a[j]+=1 
            image3[j,i]=255
            
for j in range(0,h1):  
    for i in range(0,a[j]):   
        image3[j,i]=0    
        
plt.imshow(image3,cmap=plt.gray())#灰度圖正確的表示方法
plt.show()
cv2.imshow('image3',image3)  

#垂直投影
h2,w2=image2.shape #返回高和寬
image4=image2.copy()
b = [0 for z in range(0, w2)]  #b = [0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,...,0,0]初始化一個長度為w的數組,用於記錄每一列的黑點個數
#記錄每一列的波峰
for j in range(0,w2): #遍歷一列 
    for i in range(0,h2):  #遍歷一行
        if  image4[i,j]==0:  #如果該點為黑點
            b[j]+=1  #該列的計數器加一,最後統計出每一列的黑點個數  
            image4[i,j]=255  #記錄完後將其變為白色,相當於擦去原圖黑色部分
            
for j in range(0,w2):  
    for i in range((h2-b[j]),h2):  #從該列應該變黑的最頂部的點開始向最底部塗黑
        image4[i,j]=0   #塗黑
        
plt.imshow(image4,cmap=plt.gray())
plt.show()
cv2.imshow('image4',image4) 

#分割字符
Position = []
start = 0
a_Start = []
a_End = []

#根據水平投影獲取垂直分割位置
for i in range(len(a)):
    if a[i] > 0 and start ==0:
        a_Start.append(i)
        start = 1
    if a[i] <= 0 and start == 1:
        a_End.append(i)
        start = 0

#分割行,分割之後再進行列分割並保存分割位置
for i in range(len(a_Start)):
    #獲取行圖像
    cropImg = image2[a_Start[i]:a_End[i], 0:w1]
    #對行圖像進行垂直投影
    bstart = 0
    bend = 0
    b_Start = 0
    b_End = 0
    for j in range(len(b)):
        if b[j] > 0 and bstart ==0:
            b_Start =j
            bstart = 1
            bend=0
        if b[j] <= 0 and bstart == 1:
            b_End =j
            bstart = 0
            bend=1
        if bend == 1:
            Position.append([b_Start,a_Start[i],b_End,a_End[i]])
            bend =0
image2 = cv2.cvtColor(image2, cv2.COLOR_BGR2RGB)#將灰度圖轉為RGB彩圖

#根據確定的位置分割字符
for m in range(len(Position)):
    cv2.rectangle(image2, (Position[m][0],Position[m][1]), (Position[m][2],Position[m][3]), (0, 0, 255), 2)#第一個參數是原圖;第二個參數是矩陣的左上點坐標;第三個參數是矩陣的右下點坐標;第四個參數是畫線對應的rgb顏色;第五個參數是所畫的線的寬度
cv2.imshow('rect',image2)
cv2.waitKey(0)

2.運行結果

3. 遇到的問題及解決方法

對於二值化後的灰度圖,在確定瞭各個字符坐標後,使用cv2.rectangle()方法畫矩形框:cv2.rectangle(image2, (Position[m][0],Position[m][1]), (Position[m][2],Position[m][3]), (0, 255, 0), 2)。其中,第一個參數表示原圖,第二個參數表示矩陣的左上點坐標,第三個參數表示矩陣的右下點坐標;第四個參數是畫線對應的RGB顏色,第五個參數是畫線寬度。在設置RGB顏色時發現矩形框顏色隻能顯示為黑色和白色,原因是在二值圖上畫圖顏色沒有三通道,無法顯示彩色圖像。

解決方法:將灰度圖轉換為RGB彩圖。代碼為image2 = cv2.cvtColor(image2, cv2.COLOR_BGR2RGB)。

到此這篇關於Python中OpenCV實現簡單車牌字符切割的文章就介紹到這瞭,更多相關OpenCV 車牌字符切割內容請搜索WalkonNet以前的文章或繼續瀏覽下面的相關文章希望大傢以後多多支持WalkonNet!

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