分割车牌字符

Question

我在从牌照图片中分割字符时遇到问题。 我已经应用以下方法来提取车牌字符“

1. 自适应阈值牌照图像。
2. 选择具有特定宽高比的轮廓。

如果车牌图像中有任何阴影，如附件中所示，由于二值化不当，我无法正确分割字符。图像中的阴影合并图像中的相邻字符。

我使用不同的窗口大小对图像进行了阈值处理。结果附后。如果图像中有阴影，如何从图像中分割字符？我正在使用OpenCV。









我在OpenCV中使用了以下功能来限制我的车牌图像：

cvAdaptiveThreshold(licensePlateImg, threshImg, 255, CV_ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C, CV_THRESH_BINARY_INV, wind);

我尝试了不同的窗口大小（wind）和不同的adaptiveMethod（ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C and ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C） 得到阈值图像。

Answer 1

在开始之前，我知道您正在寻求在OpenCV C ++中实现此算法，但我的算法需要FFT，numpy / scipy包非常棒。因此，我将使用Python 在OpenCV 中为您提供该算法的实现。代码实际上与C ++ API非常相似，您可以轻松地将其转录。这样，它最大限度地减少了我学习（或者说重新学习......）API所需的时间，我宁愿给你算法和我为完成这项任务所做的步骤，不要浪费任何时间。

因此，我将概述一下我会做什么。然后，我将向您展示使用numpy, scipy和OpenCV包的Python代码。作为使用MATLAB的人的奖励，我将向您展示MATLAB等效项，并使用MATLAB代码启动！

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您可以尝试使用homomorphic filtering。在基本术语中，我们可以根据照明和反射的乘积来表示图像。假设照明缓慢变化并且是动态范围的主要贡献者。这基本上是低频内容。反射率代表物体的细节，并假设快速变化。这也是局部对比度的主要贡献因素，本质上是高频率内容。

图片可以表示为这两者的产品。同态过滤尝试并拆分这些组件，我们单独过滤它们。然后，我们在完成后将结果组合在一起。由于这是一个乘法模型，因此我们习惯使用日志操作，以便我们可以将产品表达为两个术语的总和。这两个术语被单独过滤，缩放以强调或不强调它们对图像的贡献，求和，然后进行反日志。

阴影是由于光照，因此我们可以做的是减少此阴影对图像的影响。我们还可以提高反射率，以便我们可以获得更好的边缘，因为边缘与高频信息相关联。

我们通常使用低通滤波器对照明进行滤光，而使用高通滤波器进行反射。在这种情况下，我将选择一个西格玛为10的高斯内核作为低通滤波器。通过取1并用低通滤波器减去可以得到高通滤波器。我将图像转换为对数域，然后使用低通和高通滤波器在频域中对图像进行滤波。然后我缩放低通和高通结果，将这些组件添加回来，然后进行反日志。此图像现在更适合于阈值处理，因为图像具有低变化。

我作为额外的后处理做的是我对图像进行阈值处理。字母比整个背景更暗，因此任何低于某个阈值的像素都将被分类为文本。我选择阈值为强度65.此后，我还清除了任何接触边框的像素，然后移除图像中总面积小于160（MATLAB）或120（Python）像素的任何区域。我还裁掉了图像的一些列，因为我们的分析不需要它们。

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以下是一些注意事项：

警告＃1 - 删除边框

删除任何触摸边框的像素不内置于OpenCV中。但是，MATLAB有一个名为imclearborder的等价物。我将在我的MATLAB代码中使用它，但对于OpenCV，这是以下算法：

• 查找图像中的所有轮廓
• 对于图像中的每个轮廓，检查是否有任何轮廓像素位于图像的边框内
• 如果有，请标记此轮廓以便删除
• 对于我们想要移除的每个轮廓，只需用黑色绘制整个轮廓

我在我的代码中创建了一个名为imclearborder(imgBW, radius)的方法，其中radius是要清除内容的边框内的像素数。

警告＃2 - 删除某个区域下方的像素区域

删除任何小于一定数量的区域在OpenCV中也 。在MATLAB中，使用bwareaopen可以方便地给出。对此的基本算法是：

• 查找图像中的所有轮廓
• 如果要填充内部，请分析每个轮廓区域的填充量
• 任何小于一定数量的区域，通过用黑色填充内部来清除此轮廓

我创建了一个名为bwareaopen(imgBW)的方法，为我们做了这个。

警告＃3 - 用于移除像素区域的区域参数

对于Python代码，我不得不玩这个参数，我决定使用120. 160用于MATLAB。对于python，120摆脱了一些字符，这是不希望的。与MATLAB相比，我猜测bwareaopen的实现是不同的，这可能就是我获得不同结果的原因。

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不用多说，这里是代码。请注意，我没有使用空间过滤。您可以在OpenCV中使用filter2D并将此图像与高斯内核进行卷积，但是当使用低通和高通滤波器传统上在频域中进行时，我没有这样做，因为同态滤波。您可以使用空间过滤来探索它，但您还必须事先知道内核的大小。使用频域滤波，您只需要知道滤波器的标准偏差，并且与两个参数相比，这只是一个参数。

此外，对于Python代码，我将您的图像下载到我的计算机上并运行脚本。对于MATLAB，使用“图像处理”工具箱读取图像时，可以直接引用图像的超链接。

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Python代码

import cv2 # For OpenCV modules (For Image I/O and Contour Finding)
import numpy as np # For general purpose array manipulation
import scipy.fftpack # For FFT2 

#### imclearborder definition

def imclearborder(imgBW, radius):

    # Given a black and white image, first find all of its contours
    imgBWcopy = imgBW.copy()
    contours,hierarchy = cv2.findContours(imgBWcopy.copy(), cv2.RETR_LIST, 
        cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

    # Get dimensions of image
    imgRows = imgBW.shape[0]
    imgCols = imgBW.shape[1]    

    contourList = [] # ID list of contours that touch the border

    # For each contour...
    for idx in np.arange(len(contours)):
        # Get the i'th contour
        cnt = contours[idx]

        # Look at each point in the contour
        for pt in cnt:
            rowCnt = pt[0][1]
            colCnt = pt[0][0]

            # If this is within the radius of the border
            # this contour goes bye bye!
            check1 = (rowCnt >= 0 and rowCnt < radius) or (rowCnt >= imgRows-1-radius and rowCnt < imgRows)
            check2 = (colCnt >= 0 and colCnt < radius) or (colCnt >= imgCols-1-radius and colCnt < imgCols)

            if check1 or check2:
                contourList.append(idx)
                break

    for idx in contourList:
        cv2.drawContours(imgBWcopy, contours, idx, (0,0,0), -1)

    return imgBWcopy

#### bwareaopen definition
def bwareaopen(imgBW, areaPixels):
    # Given a black and white image, first find all of its contours
    imgBWcopy = imgBW.copy()
    contours,hierarchy = cv2.findContours(imgBWcopy.copy(), cv2.RETR_LIST, 
        cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

    # For each contour, determine its total occupying area
    for idx in np.arange(len(contours)):
        area = cv2.contourArea(contours[idx])
        if (area >= 0 and area <= areaPixels):
            cv2.drawContours(imgBWcopy, contours, idx, (0,0,0), -1)

    return imgBWcopy

#### Main program

# Read in image
img = cv2.imread('5DnwY.jpg', 0)

# Number of rows and columns
rows = img.shape[0]
cols = img.shape[1]

# Remove some columns from the beginning and end
img = img[:, 59:cols-20]

# Number of rows and columns
rows = img.shape[0]
cols = img.shape[1]

# Convert image to 0 to 1, then do log(1 + I)
imgLog = np.log1p(np.array(img, dtype="float") / 255)

# Create Gaussian mask of sigma = 10
M = 2*rows + 1
N = 2*cols + 1
sigma = 10
(X,Y) = np.meshgrid(np.linspace(0,N-1,N), np.linspace(0,M-1,M))
centerX = np.ceil(N/2)
centerY = np.ceil(M/2)
gaussianNumerator = (X - centerX)**2 + (Y - centerY)**2

# Low pass and high pass filters
Hlow = np.exp(-gaussianNumerator / (2*sigma*sigma))
Hhigh = 1 - Hlow

# Move origin of filters so that it's at the top left corner to
# match with the input image
HlowShift = scipy.fftpack.ifftshift(Hlow.copy())
HhighShift = scipy.fftpack.ifftshift(Hhigh.copy())

# Filter the image and crop
If = scipy.fftpack.fft2(imgLog.copy(), (M,N))
Ioutlow = scipy.real(scipy.fftpack.ifft2(If.copy() * HlowShift, (M,N)))
Iouthigh = scipy.real(scipy.fftpack.ifft2(If.copy() * HhighShift, (M,N)))

# Set scaling factors and add
gamma1 = 0.3
gamma2 = 1.5
Iout = gamma1*Ioutlow[0:rows,0:cols] + gamma2*Iouthigh[0:rows,0:cols]

# Anti-log then rescale to [0,1]
Ihmf = np.expm1(Iout)
Ihmf = (Ihmf - np.min(Ihmf)) / (np.max(Ihmf) - np.min(Ihmf))
Ihmf2 = np.array(255*Ihmf, dtype="uint8")

# Threshold the image - Anything below intensity 65 gets set to white
Ithresh = Ihmf2 < 65
Ithresh = 255*Ithresh.astype("uint8")

# Clear off the border.  Choose a border radius of 5 pixels
Iclear = imclearborder(Ithresh, 5)

# Eliminate regions that have areas below 120 pixels
Iopen = bwareaopen(Iclear, 120)

# Show all images
cv2.imshow('Original Image', img)
cv2.imshow('Homomorphic Filtered Result', Ihmf2)
cv2.imshow('Thresholded Result', Ithresh)
cv2.imshow('Opened Result', Iopen)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

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MATLAB代码

clear all;
close all;

% Read in image
I = imread('http://i.stack.imgur.com/5DnwY.jpg');

% Remove some columns from the beginning and end
I = I(:,60:end-20);

% Cast to double and do log.  We add with 1 to avoid log(0) error.
I = im2double(I);
I = log(1 + I);

% Create Gaussian mask in frequency domain
% We must specify our mask to be twice the size of the image to avoid
% aliasing.
M = 2*size(I,1) + 1;
N = 2*size(I,2) + 1;
sigma = 10;
[X, Y] = meshgrid(1:N,1:M);
centerX = ceil(N/2);
centerY = ceil(M/2);
gaussianNumerator = (X - centerX).^2 + (Y - centerY).^2;

% Low pass and high pass filters
Hlow = exp(-gaussianNumerator./(2*sigma.^2));
Hhigh = 1 - Hlow;

% Move origin of filters so that it's at the top left corner to match with
% input image
Hlow = ifftshift(Hlow);
Hhigh = ifftshift(Hhigh);

% Filter the image, and crop
If = fft2(I, M, N);
Ioutlow = real(ifft2(Hlow .* If));
Iouthigh = real(ifft2(Hhigh .* If));

% Set scaling factors then add
gamma1 = 0.3;
gamma2 = 1.5;
Iout = gamma1*Ioutlow(1:size(I,1),1:size(I,2)) + ...
       gamma2*Iouthigh(1:size(I,1),1:size(I,2));

% Anti-log then rescale to [0,1]
Ihmf = exp(Iout) - 1;
Ihmf = (Ihmf - min(Ihmf(:))) / (max(Ihmf(:)) - min(Ihmf(:)));

% Threshold the image - Anything below intensity 65 gets set to white
Ithresh = Ihmf < 65/255;

% Remove border pixels
Iclear = imclearborder(Ithresh, 8);

% Eliminate regions that have areas below 160 pixels
Iopen = bwareaopen(Iclear, 160);

% Show all of the results
figure;
subplot(4,1,1);
imshow(I);
title('Original Image');
subplot(4,1,2);
imshow(Ihmf);
title('Homomorphic Filtered Result');
subplot(4,1,3);
imshow(Ithresh);
title('Thresholded Result');
subplot(4,1,4);
imshow(Iopen);
title('Opened Result');

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这是我得到的结果：

的Python

请注意，我重新安排了窗户，以便它们在一列中对齐。

MATLAB

Answer 2

如果您将形态学开启操作应用于您提供的第二个二值化图像，我认为您将获得良好的图像。