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- android - 使用 AppCompat 时,我们是否需要明确指定其 UI 组件(Spinner、EditText)颜色
我正在使用 Python 和 Opencv。我正在做一个从汽车摄像头识别车牌的项目。
我试过用Canny()
,还是认不出车牌。
1)
首先,我将图像转换为灰度,增加颜色对比,最后将其转换为“边缘图像”
img = cv2.imread("plate.jpg")
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
gray = cv2.equalizeHist(gray)
edged = cv2.Canny(gray, 200, 255)
2)
然后,我尝试找到一个矩形轮廓如下,我尝试按面积和长度过滤掉不相关的矩形和不规则多边形 通过 convexHull()
:
(cnts, _) = cv2.findContours(edged.copy(), cv2.RETR_LIST, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
cnts=sorted(cnts, key = cv2.contourArea, reverse = True)[:10]
# loop over our contours
plate_candidates = []
for c in cnts:
peri = cv2.arcLength(c, True)
approx = cv2.approxPolyDP(c, 0.02 * peri, True)
area = cv2.contourArea(approx)
if len(approx) == 4 and area <=1000 and area >=500 and self._length_checking(approx):
hull = cv2.convexHull(approx,returnPoints = True)
if len(hull) ==4:
plate_candidates.append(approx)
cv2.drawContours(show, [approx], -1, (0,255,0), 3)
但是,我仍然无法识别车牌。我正在寻求帮助如何检测车牌。谢谢。
最佳答案
您可以使用凸包的最小边界矩形来计算候选轮廓的“矩形度”(在最新版本的 openCV 中,您可以使用 cv2.boxPoints
来计算 rectPoints
):
def rectangleness(hull):
rect = cv2.boundingRect(hull)
rectPoints = np.array([[rect[0], rect[1]],
[rect[0] + rect[2], rect[1]],
[rect[0] + rect[2], rect[1] + rect[3]],
[rect[0], rect[1] + rect[3]]])
intersection_area = cv2.intersectConvexConvex(np.array(rectPoints), hull)[0]
rect_area = cv2.contourArea(rectPoints)
rectangleness = intersection_area/rect_area
return rectangleness
然而,在您的情况下,这实际上是矫枉过正,使用多边形的面积就足够了——您的区域截止范围内的任何一个多边形(cnts
中的前两个轮廓)都可用于获得车牌周围的边界矩形。
关于python - 车载摄像头车牌检测,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/39070837/
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