车牌字符分割python opencv

内容导读

互联网集市收集整理的这篇技术教程文章主要介绍了车牌字符分割python opencv，小编现在分享给大家，供广大互联网技能从业者学习和参考。文章包含2228字，纯文字阅读大概需要4分钟。

内容图文

我想隔离下图中的每个字符：

并且应该在每个字符周围创建一个矩形边框.我的代码正在创建一个圆形边界框.我需要将这些孤立的角色图像提供给我训练有素的模型以预测角色.我没有做过图像处理,这导致我提出这样的问题.

这是我正在使用的代码：

# Standard imports
import cv2
import numpy as np;

from PIL import Image
params = cv2.SimpleBlobDetector_Params()

# Change thresholds
params.minThreshold = 10;
params.maxThreshold = 200;

#Filter by Color

params.filterByColor=False
params.blobColor=255

# Filter by Area.
params.filterByArea = False
params.minArea = 50

# Filter by Circularity
params.filterByCircularity = False
params.minCircularity = 0.0785
#
# # Filter by Convexity
params.filterByConvexity = False
params.minConvexity = 0.87
#
# # Filter by Inertia
params.filterByInertia = False
params.minInertiaRatio = 0.01
# Read image
    im = cv2.imread("C:\\xx\\testimages\\bw_plate.jpg", cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

cv2.threshold(im,200,255,cv2.THRESH_BINARY_INV,im)


# Set up the detector with default parameters.
detector = cv2.SimpleBlobDetector_create(params)

# Detect blobs.
keypoints = detector.detect(im)


# Draw detected blobs as red circles.
# cv2.DRAW_MATCHES_FLAGS_DRAW_RICH_KEYPOINTS ensures the size of the circle corresponds to the size of blob
im_with_keypoints = cv2.drawKeypoints(im, keypoints, np.array([]), (0, 0, 255),
                                      cv2.DRAW_MATCHES_FLAGS_DRAW_RICH_KEYPOINTS)

# Show keypoints
cv2.imshow("Keypoints", im_with_keypoints)
cv2.waitKey(0)

我的输出与以下代码是：

为什么不能正确检测0和2？另外,如何为每个孤立的字符创建单独的jpeg文件？

我的项目的C实现使用CblobResult类进行细分. python中有任何等效的库吗？

这是分段后每个字符的最终输出结果：

解决方法:

消除背景噪音后,您可以像这样输入图像：

然后,您可以使用以下代码获得所需的内容：

import cv2
img = cv2.imread('test4.jpg', 0)
cv2.threshold(img,0,255,cv2.THRESH_BINARY+cv2.THRESH_OTSU,img)
image, contours, hier = cv2.findContours(img, cv2.RETR_EXTERNAL,cv2.CHAIN_APPROX_NONE)
contours = sorted(contours, key=lambda ctr: cv2.boundingRect(ctr)[0])
cv2.imshow("contours", img)
cv2.waitKey(0)
d=0
for ctr in contours:
    # Get bounding box
    x, y, w, h = cv2.boundingRect(ctr)
    # Getting ROI
    roi = image[y:y+h, x:x+w]

    cv2.imshow('character: %d'%d,roi)
    cv2.imwrite('character_%d.png'%d, roi)
    cv2.waitKey(0)
    cv2.destroyAllWindows()
    d+=1

内容总结

以上是互联网集市为您收集整理的车牌字符分割python opencv全部内容，希望文章能够帮你解决车牌字符分割python opencv所遇到的程序开发问题。 如果觉得互联网集市技术教程内容还不错，欢迎将互联网集市网站推荐给程序员好友。

内容备注

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