Python中OpenCV實(shí)現(xiàn)簡單車牌字符切割
在Jupyter Notebook上使用Python+opencv實(shí)現(xiàn)如下簡單車牌字符切割。關(guān)于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(shí)現(xiàn)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(gè)長度為w的數(shù)組，用于記錄每一行的黑點(diǎn)個(gè)數(shù)
#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(gè)長度為w的數(shù)組，用于記錄每一列的黑點(diǎn)個(gè)數(shù)
#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(diǎn)為黑點(diǎn)
b[j]+=1 #該列的計(jì)數(shù)器加一，最后統(tǒng)計(jì)出每一列的黑點(diǎn)個(gè)數(shù)
image4[i,j]=255 #記錄完后將其變?yōu)榘咨喈?dāng)于擦去原圖黑色部分
for j in range(0,w2):
for i in range((h2-b[j]),h2): #從該列應(yīng)該變黑的最頂部的點(diǎn)開始向最底部涂黑
image4[i,j]=0#涂黑
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(jù)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，分割之后再進(jìn)行列分割并保存分割位置
for i in range(len(a_Start)):
#獲取行圖像
cropImg = image2[a_Start[i]:a_End[i], 0:w1]
#對(duì)行圖像進(jìn)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(zhuǎn)為RGB彩圖
#根據(jù)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(gè)參數(shù)是原圖；第二個(gè)參數(shù)是矩陣的左上點(diǎn)坐標(biāo)；第三個(gè)參數(shù)是矩陣的右下點(diǎn)坐標(biāo)；第四個(gè)參數(shù)是畫線對(duì)應(yīng)的rgb顏色；第五個(gè)參數(shù)是所畫的線的寬度
cv2.imshow('rect',image2)
cv2.waitKey(0)
2.運(yùn)行結(jié)果
3. 遇到的問題及解決方法
對(duì)于二值化后的灰度圖，在確定了各個(gè)字符坐標(biāo)后，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(gè)參數(shù)表示原圖，第二個(gè)參數(shù)表示矩陣的左上點(diǎn)坐標(biāo)，第三個(gè)參數(shù)表示矩陣的右下點(diǎn)坐標(biāo)；第四個(gè)參數(shù)是畫線對(duì)應(yīng)的RGB顏色，第五個(gè)參數(shù)是畫線寬度。在設(shè)置RGB顏色時(shí)發(fā)現(xiàn)矩形框顏色只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(zhuǎn)換為RGB彩圖。代碼為image2 = cv2.cvtColor(image2, cv2.COLOR_BGR2RGB)。
到此這篇關(guān)于Python中OpenCV實(shí)現(xiàn)簡單車牌字符切割的文章就介紹到這了,更多相關(guān)OpenCV 車牌字符切割內(nèi)容請(qǐng)搜索本站以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持本站！
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