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我想对专利车牌进行预处理,然后输入OCR。
在我这个角色中,我必须做一些一般的事情,因为我只处理一张图片,但以后它们会更多,而且角度不同。
我在插入过滤器的部分,我想知道下一部分是找到轮廓还是拉直它(为此我使用霍夫变换)。
工作 on colab:
!pip install pytesseract
import cv2
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import pytesseract
plt.style.use('dark_background')
crop_img = cv2.imread('/content/0.png')
#IMG2GRAY
gray = cv2.cvtColor(crop_img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
plt.imshow(gray)
#tresh
thresh = cv2.threshold(gray, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV + cv2.THRESH_OTSU)[1]
plt.imshow(thresh)
# Otsu's thresholding after Gaussian filtering
blur = cv2.GaussianBlur(thresh,(5,5),0)
th3 = cv2.threshold(blur,0,255,cv2.THRESH_BINARY+cv2.THRESH_OTSU)[1]
plt.imshow(th3)
plt.show()
我的输出,我认为这是不好的:
这是图片:
这是我使用 HoughTransform 旋转图像时的输出:
最终结果应该是这样的(但请记住,我将对其他图像使用相同的预处理):
最佳答案
我用 python 编写了一个脚本来找到车牌旋转的角度,然后以相反的顺序旋转以校正车牌。
import numpy as np
import math
import cv2
def rotate_image(image, angle):
image_center = tuple(np.array(image.shape[1::-1]) / 2)
rot_mat = cv2.getRotationMatrix2D(image_center, angle, 1.0)
result = cv2.warpAffine(image, rot_mat, image.shape[1::-1], flags=cv2.INTER_LINEAR)
return result
def compute_skew(src_img):
if len(src_img.shape) == 3:
h, w, _ = src_img.shape
elif len(src_img.shape) == 2:
h, w = src_img.shape
else:
print('upsupported image type')
img = cv2.medianBlur(src_img, 3)
edges = cv2.Canny(img, threshold1 = 30, threshold2 = 100, apertureSize = 3, L2gradient = True)
lines = cv2.HoughLinesP(edges, 1, math.pi/180, 30, minLineLength=w / 4.0, maxLineGap=h/4.0)
angle = 0.0
nlines = lines.size
#print(nlines)
cnt = 0
for x1, y1, x2, y2 in lines[0]:
ang = np.arctan2(y2 - y1, x2 - x1)
#print(ang)
if math.fabs(ang) <= 30: # excluding extreme rotations
angle += ang
cnt += 1
if cnt == 0:
return 0.0
return (angle / cnt)*180/math.pi
def deskew(src_img):
return rotate_image(src_img, compute_skew(src_img))
if __name__ == '__main__':
import cv2
img = cv2.imread('test.png')
corrected_img = deskew(img)
去偏斜车牌:
您可以应用一些后处理来完全去除填充区域,但角度校正是任何检测器最重要的部分。
要点链接:https://gist.github.com/zabir-nabil/dfb78f584947ebdb9f29d39c9737b5c6
关于python - 如何继续处理车牌裁剪?,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/61791146/
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我是一名优秀的程序员,十分优秀!