Python实现车牌定位及分割

来源：动视网责编：小采时间：2020-11-27 14:15:06

Python实现车牌定位及分割

Python实现车牌定位及分割:具体步骤1、将采集到的彩色车牌图像转换成灰度图2、灰度化的图像利用高斯平滑处理后，再对其进行中直滤波3、使用Sobel算子对图像进行边缘检测4、对二值化的图像进行腐蚀，膨胀，开运算，闭运算的形态学组合变换5、对形态学变换后的图像进行轮廓查找，根据车牌

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导读Python实现车牌定位及分割:具体步骤1、将采集到的彩色车牌图像转换成灰度图2、灰度化的图像利用高斯平滑处理后，再对其进行中直滤波3、使用Sobel算子对图像进行边缘检测4、对二值化的图像进行腐蚀，膨胀，开运算，闭运算的形态学组合变换5、对形态学变换后的图像进行轮廓查找，根据车牌

具体步骤

1、将采集到的彩色车牌图像转换成灰度图
2、灰度化的图像利用高斯平滑处理后，再对其进行中直滤波
3、使用Sobel算子对图像进行边缘检测
4、对二值化的图像进行腐蚀，膨胀，开运算，闭运算的形态学组合变换
5、对形态学变换后的图像进行轮廓查找，根据车牌的长宽比提取车牌

代码实现

图像灰度化

gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

高斯平滑，中值滤波处理

gaussian = cv2.GaussianBlur(gray, (3, 3), 0, 0, cv2.BORDER_DEFAULT)
median = cv2.medianBlur(gaussian, 5)

Sobel边缘检测

sobel = cv2.Sobel(median, cv2.CV_8U, 1, 0, ksize = 3)

二值化

ret, binary = cv2.threshold(sobel, 170, 255, cv2.THRESH_BINARY)

对二值化的图像进行腐蚀，膨胀，开运算，闭运算的形态学组合变换

# 膨胀和腐蚀操作的核函数
element1 = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (9, 1))
element2 = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (8, 6))
# 膨胀一次，让轮廓突出
dilation = cv2.dilate(binary, element2, iterations = 1)
# 腐蚀一次，去掉细节
erosion = cv2.erode(dilation, element1, iterations = 1)
# 再次膨胀，让轮廓明显一些
dilation2 = cv2.dilate(erosion, element2,iterations = 3)

对形态学变换后的图像进行轮廓查找，根据车牌的长宽比提取车牌

1、查找车牌区域

def findPlateNumberRegion(img):
 region = []
 # 查找轮廓
 contours,hierarchy = cv2.findContours(img, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

 # 筛选面积小的
 for i in range(len(contours)):
 cnt = contours[i]
 # 计算该轮廓的面积
 area = cv2.contourArea(cnt)

 # 面积小的都筛选掉
 if (area < 2000):
 continue

 # 轮廓近似，作用很小
 epsilon = 0.001 * cv2.arcLength(cnt,True)
 approx = cv2.approxPolyDP(cnt, epsilon, True)

 # 找到最小的矩形，该矩形可能有方向
 rect = cv2.minAreaRect(cnt)
 print "rect is: "
 print rect

 # box是四个点的坐标
 box = cv2.cv.BoxPoints(rect)
 box = np.int0(box)

 # 计算高和宽
 height = abs(box[0][1] - box[2][1])
 width = abs(box[0][0] - box[2][0])

 # 车牌正常情况下长高比在2.7-5之间
 ratio =float(width) / float(height)
 if (ratio > 5 or ratio < 2):
 continue

 region.append(box)

 return region

2、用绿线绘出车牌区域和切割车牌

 # 用绿线画出这些找到的轮廓
 for box in region:
 cv2.drawContours(img, [box], 0, (0, 255, 0), 2)
 ys = [box[0, 1], box[1, 1], box[2, 1], box[3, 1]]
 xs = [box[0, 0], box[1, 0], box[2, 0], box[3, 0]]
 ys_sorted_index = np.argsort(ys)
 xs_sorted_index = np.argsort(xs)

 x1 = box[xs_sorted_index[0], 0]
 x2 = box[xs_sorted_index[3], 0]

 y1 = box[ys_sorted_index[0], 1]
 y2 = box[ys_sorted_index[3], 1]

 img_org2 = img.copy()
 img_plate = img_org2[y1:y2, x1:x2]