用于车牌的Opencv图像分割

Question

我正在研究一个能读取车牌的项目，我的计划是

1. 将图像转换为灰度以获得更好的性能
2. 使用直方图均衡器显示车牌字符
3. 模糊图像以消除一些噪音
4. 使用自适应阈值对图像进行二进制化
5. 使用开放和关闭形态
6. 检测车牌的矩形边界框

嗯，问题是：我的代码不太好，结果太差我无法检测到矩形，下面是我的代码：

Imgproc.cvtColor(image, image, Imgproc.COLOR_BGR2GRAY, 0);
    Imgproc.blur(image, image, new Size(3, 3));
    Imgproc.equalizeHist(image, image);
    Mat openElem = Imgproc.getStructuringElement(Imgproc.MORPH_RECT, new Size(1, 1));
    Mat closeElem = Imgproc.getStructuringElement(Imgproc.MORPH_RECT, new Size(1, 1));
    Imgproc.adaptiveThreshold(image, image, 225, Imgproc.ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C, Imgproc.THRESH_BINARY_INV, 11, 2);

输入图片：



输出图像：



如果有经验的人会帮助我会很感激

Answer 1

首先要检测图像中的印版位置，只需按照以下步骤操作：

1. 转换为灰色

   cvCvtColor（image，grayScale，CV_BGR2GRAY）;



1. 做索贝尔

   Mat sobel = new Mat（grayScale.size（），CvType.CV_16S）; cvSobel（grayScale，sobel，2,0,7）; Mat temp = new Mat（sobel.size（），CvType.CV_8UC1）; convertScaleAbs（sobel，temp，0.00390625,0）;



1. 做阈值

   cvThreshold（sobel，threshold，0,255，CV_THRESH_BINARY | CV_THRESH_OTSU）;

2. 做形态学

   Mat kernal = cvCreateStructuringElementEx（3,1,1,0，CV_SHAPE_RECT）; cvDilate（threshold，erode_dilate，kernal，2）; // X. vErode（erode_dilate，erode_dilate，kernal，4）; // X. cvDilate（erode_dilate，erode_dilate，kernal，2）; // X

   kernal = cvCreateStructuringElementEx（1,3,0,1，CV_SHAPE_RECT）; cvErode（erode_dilate，erode_dilate，kernal，1）; // Y. cvDilate（erode_dilate，erode_dilate，kernal，2）;



1. 现在您可以检测到图像中的矩形：



1. 然后您可以处理OCR板

希望它可以帮到你！

Answer 2

好的，这就是我想出来的

pip install selenium==2.53.6

找到最大的轮廓，高度，宽度和面积匹配某些值 enter image description here