改善OCR结果

Question

我正在基于视频检测车牌的项目中。

它是这样的：

当我想在车板上使用OCR时，我的问题就开始了。我在一些图片上进行了测试，效果非常好。这是一些例子：

但是当我把检测到的盘子放进去时，结果非常糟糕：

因此，我想问您是否对我有一些建议，如何改善OCR结果？

这是我获取二进制图像的方式：

this.props.productGroup.supplierName

也许还有更多过滤器？如果有帮助，我可以添加更多代码。

我的第一个想法是使盘子变大些。

这是我如何获取直肠向量的方法：

cv::Mat equalized;
    cv::equalizeHist(gray, equalized);
    cv::imshow("Hist. Eq.", equalized);

    /* Bilateral filter helps to improve the segmentation process */

    cv::Mat blur;
    cv::bilateralFilter(equalized, blur, 9, 75, 75);
    cv::imshow("Filter", blur);


    /* Threshold to binarize the image */

    cv::Mat thres;
    cv::adaptiveThreshold(blur, thres, 255, cv::ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C, cv::THRESH_BINARY, 15, 2); //15, 2
    cv::imshow("Threshold", thres);

我想通过简单的代码更改appRect的大小：

std::vector< std::vector< cv::Point> > LP_contours;
    cv::findContours(img_threshold, LP_contours, 0, 1);
    std::vector<std::vector<cv::Point> > contours_poly(LP_contours.size());
    for (int ii = 0; ii < LP_contours.size(); ii++)
        if (LP_contours[ii].size() > 100 && contourArea(LP_contours[ii]) > 3000 && contourArea(LP_contours[ii]) < 10000) 
        {
            cv::approxPolyDP(cv::Mat(LP_contours[ii]), contours_poly[ii], 3, true);
            cv::Rect appRect(boundingRect(cv::Mat(contours_poly[ii])));

            if (appRect.width > appRect.height && appRect.width>160 && appRect.width < 190 && appRect.height>40 && appRect.height < 60)
                boundRect.push_back(appRect);
        }

但是它不起作用。我是openCV的新手，我对这类人员有疑问。你有一些建议如何扩大规模吗？

感谢您的所有时间和帮助。

Answer 1

这是一个简化的代码片段，您可以手动更改boundRect参数以在openCV中获得所需的ROI：

int main()
{
    cv::Mat image = cv::imread("car.jpg",0);

    cv::Rect boundRect{ 200,164,140,25 };
    cv::Mat cropped_image = image(boundRect);

    cv::namedWindow("Image");
    cv::imshow("Image", image);

    cv::namedWindow("Original cropped Image");
    cv::imshow("Original cropped Image", cropped_image);

    cv::Rect new_boundRect = boundRect;
    new_boundRect.x += 10;
    new_boundRect.y += 2;
    new_boundRect.width -= 10;
    new_boundRect.height -= 10;

    cv::Mat new_cropped_image = image(new_boundRect);
    cv::namedWindow("New cropped Image");
    cv::imshow("New cropped Image", new_cropped_image);

    cv::waitKey();
    return 0;
}

图片：