Python中OpenCV实现简单车牌字符切割

下面我将为你详细讲解Python中OpenCV实现简单车牌字符切割的完整攻略。

1. 简介

在车牌识别过程中，字符切割是非常重要的一步。而OpenCV为智能交通领域提供了许多基本操作。因此，本文将使用Python和OpenCV实现车牌字符切割。

2. 实现方法

2.1 读入车牌图片

对于车牌区域，从原始图像中提取可以通过边缘检测算法来实现。这里使用Canny算法来检测图像边缘，并绘制边缘图。

import cv2

def read_image(path):
    img = cv2.imread(path)
    # 将彩色图像转换为灰度图像
    img_gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    # 使用Canny算法检测图像的边缘
    edges = cv2.Canny(img_gray, 100, 200)
    return edges, img

2.2 寻找车牌区域

在车牌图片中寻找车牌区域可以通过矩形的形式来寻找，使用最简单的方法是通过找到图像中的最大轮廓来找到车牌区域。

def find_plate_contours(edged):
    contours, hierarchy = cv2.findContours(edged, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
    # 找到所有轮廓的框架
    hierarchy = hierarchy[0]
    # 从所有轮廓中找出具有最大面积的轮廓
    max_area, max_contour = 0, None
    for i in range(len(contours)):
        area = cv2.contourArea(contours[i])
        if area > max_area:
            max_area, max_contour = area, contours[i]
    # 找到包含最大面积轮廓的最小矩形
    rect = cv2.minAreaRect(max_contour)
    return max_contour, rect

2.3 旋转矩形并裁剪

通过矩形的中心点和角度计算出所有点的位置并进行旋转得到一个封闭矩形，将车牌区域划分为7或者8个部分，最后通过对部分进行二值化和识别的操作，就可以将车牌中的字符进行切割。

def crop_plate(img, rect):
    rect_points = cv2.boxPoints(rect)
    rect_points = np.int0(rect_points)
    height, width = img.shape[:2]
    src = np.array([[0, 0], [width, 0], [width, height], [0, height]], dtype=np.float32)
    dst = rect_points.astype(np.float32)
    # 计算出仿射变换矩阵
    M = cv2.getPerspectiveTransform(dst, src)
    # 进行透视变换
    warped = cv2.warpPerspective(img, M, (width, height))

    return warped

3. 示例说明

3.1 示例1: 车牌号码识别

下面是读入一张图片并将其实现车牌字符切割的示例。可以使用Tesseract OCR来识别车牌号码。

import pytesseract

# 读入图片
img_path = 'test_license_plate.jpg'
edged, img = read_image(img_path)
# 寻找车牌轮廓和矩形
contour, rect = find_plate_contours(edged)
# 裁剪车牌区域
plate_image = crop_plate(img, rect)
# 将车牌图片转换为彩色图像
plate_image = cv2.cvtColor(plate_image, cv2.COLOR_BGR2RGB)
# 使用Tesseract OCR进行字符识别
license_plate_number = pytesseract.image_to_string(plate_image)
print(license_plate_number)

3.2 示例2: 将切割后的字符保存为图片

# 读入车牌图片
img_path = 'test_license_plate.jpg'
edged, img = read_image(img_path)
# 寻找车牌轮廓和矩形
contour, rect = find_plate_contours(edged)
# 裁剪车牌区域
plate_image = crop_plate(img, rect)

# 对车牌区域进行二值化处理
plate_gray = cv2.cvtColor(plate_image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
ret, plate_thresh = cv2.threshold(plate_gray, 70, 255, cv2.THRESH_BINARY)

# 将处理后的车牌区域保存为字符图片
for i in range(7):
    image = plate_thresh[:, i * 50:(i + 1) * 50]
    image = cv2.resize(image, (30, 30))
    cv2.imwrite(f'char_{i}.jpg', image)

4. 总结

通过以上的实现方法，我们成功使用Python和OpenCV实现了简单的车牌字符切割功能，并且可以通过调用Tesseract OCR进行文本识别。