Question

要分割用于亮度直方图的牌照字符。为了解决这个问题，我写了这段代码：

std::vector<int> computeColumnHistogram(const cv::Mat& img) 
{
    size_t width = img.size().width;
    size_t height = img.size().height;
    auto prow = img.ptr(0);
    std::vector<int> histogram(width,0); //Create a zeroed histogram of the necessary size
    for (int y = 0; y < height; y++) 
    {
        prow = img.ptr(y); // Get a pointer to the y-th row of the image
        for (int x = 0; x < width; x++)
            histogram[x] += prow[x]; // Update histogram value for this image column
    }

    for (int x = 0; x < width; x++)
        histogram[x] /= height;

    int max = *std::max_element(histogram.begin(), histogram.end());

    cv::Mat histo; 
    histo = cv::Mat::zeros(cv::Size(width,max), CV_8U);

    for(int i=0; i< width; ++i)  
    {  
        for(int j=0; j< histogram.at(i); ++j)  
            histo.at<unsigned char>(max-j-1,i) = 255;  
    }  

    imshow("hh", histo);

    return histogram;
}

int main(int argc, char** argv)
{
    cv::Mat img = imread(argv[1], 0);

    imshow("Sourse", img);

    std::vector<int> hist = computeColumnHistogram(img);

    for(auto &e : hist)
        std::cout << e << std::endl;

    waitKey();
    return 0;
}

图像1上显示的程序输出：

Image 1 (http://i.stack.imgur.com/d56Cy.png)

我尝试了很多方法来确定符号的位置，但都无济于事。

我发现了一篇描述使用局部最大值的类似方法的文章。 Image 2 (http://i.stack.imgur.com/lp1MD.png)

如何重复结果？

Answer 1

我会首先尝试阈值图像来获取符号/背景的二进制图像（例如：http://www.ijcset.net/docs/Volumes/volume2issue1/ijcset2012020103.pdf）。在阈值处理之后，使用中值滤波器来移除分割后剩余的类似噪声的像素就足够了。

图像经过中值滤波后，只需开始在图像中查找黑色的第一个像素并执行区域增长，即可找到对象（符号）最右边的黑色像素。完成后，从上一个对象的最右边的像素开始重新启动算法（从黑色中查找最左边的像素）。这样，您将获得每个符号的初始和结束像素。

汽车牌照的分割符号

1 个答案: