我正在开发一种定位车牌的方法,并最终应用透视变换将车牌水平拉直。
目前,我的图像处理管道能够大致定位印版,但我想进一步缩小其范围。我已经应用了边缘检测,形态学运算和连接的分量分析来进行此阶段。
我目前的车牌检测结果是
我正在尝试实现HoughLinesP以查找字体的直线,然后找到与HoughPeaks相交的线,像这样
以下代码显示了我目前在寻找粗糙度的尝试。但是,有人可以指导我如何找到霍夫峰吗?我在网上做了一些研究,找不到可靠的参考。
Gradients for "normal_layer" tensor([[0.1607, 0.0215, 0.0192, 0.2595, 0.0811],
[0.0788, 0.0105, 0.0094, 0.1272, 0.0398],
[0.1552, 0.0207, 0.0186, 0.2507, 0.0784],
[0.1541, 0.0206, 0.0184, 0.2489, 0.0778],
[0.2945, 0.0393, 0.0352, 0.4756, 0.1486]]) tensor([0.2975, 0.1458, 0.2874, 0.2853, 0.5452])
Gradients for "TransformationFunction" None None
HoughLinesP检测结果