经过Otsu阈值分割以后,我们要对图像进行边缘检测,我们这里采用的是Canny边缘检测,处理后的结果如下: 接下来再进行一次闭运算和开运算,填充白色物体内细小黑色空洞的区域并平滑其边界,处理后的效果如下: 这个时候,车牌的轮廓已经初步被选出来了,只是还有一些白色块在干扰。 上述过程的代码: // 得出轮廓 boolcontour(Ma...
车牌识别的属于常见的 模式识别 ,其基本流程为下面三个步骤:1) 分割: 检测并检测图像中感兴趣区域;2)特征提取: 对字符图像集中的每个部分进行提取;3)分类: 判断图像快是不是车牌或者 每个车牌字符的分类。 车牌识别分为两个步骤, 车牌检测, 车牌识别, 都属于模式识别。基本结构如下:一、车牌检测 1、车牌局部化...
OpenCV可用于开发实时的图像处理、计算机视觉以及模式识别程序,该程序库也可以使用英特尔公司的IPP进行加速处理。OpenCV的应用领域包括机器人视觉、模式识别、机器学习、工厂自动化生产线产品检测、医学影像、摄像机标定、遥感图像等。 现在,汽车的踪影无处不在,公路上疾驰,大街边临停,小区中停靠,车库里停泊。所以车牌识别...
最后,我们将再次使用drawContour函数显示过滤后的轮廓。 接下来,找到最适合车牌的形状,即矩形。为此,我们将遍历其余所有轮廓,并应用arcLength和roximatePolyDP函数近似闭合轮廓。找到后,我们将使用boundingRect函数来定位要裁剪的角点。 4.找到矩形后,该形状内的信息将为车牌号。 找到...
大多数时候,图像质量和方向都是正确的,程序能够识别车牌并从中读取编号。下面的快照显示了获得的成功结果。 完整代码 #@programming_feverimportcv2importimutilsimportnumpyasnpimportpytesseractpytesseract.pytesseract.tesseract_cmd =r'C:\Program Files (x86)\Tesseract-OCR\tesse...
为了过滤获得的结果中的车牌图像,我们将遍历所有结果,并检查其具有四个侧面和闭合图形的矩形轮廓。由于车牌肯定是四边形的矩形。 forcincnts:# approximate the contourperi=cv2.arcLength(c,True)approx=cv2.approxPolyDP(c,0.018*peri,True)# if our approximated contour has four points, then# we can assume ...
去年七月份因为学校项目需要开始接触图像处理,但那时候只是到网上找车牌识别代码,然后加入到自己的项目中,不太清楚细节原理。 现在自己重新一步步实现车牌识别。 车牌识别流程: 高斯模糊: 车牌识别中利用高斯模糊将图片平滑化,去除干扰的噪声对后续图像处理的影响。 高斯模糊(GaussianBlur()),也叫高斯平滑。 周边像素的...
汽车牌照的自动识别技术是把处理图像的方法与计算机的软件技术相连接在一起,以准确识别出车牌牌照的字符为目的,将识别出的数据传送至交通实时管理系统,以最终实现交通监管的功能。在车牌自动识别系统中,从汽车图像的获取到车牌字符处理是一个复杂的过程,主要分为四个阶段:图像获取、车牌定位、字符分割以及字符识别。目前...
我们可以使用OpenCV中的实例:C:\Program Files\OpenCV\samples\c.squares.c这是一个搜索图片中矩形的一个算法。我们只要稍微修改一下就可以实现定位车牌。 在这个实例中使用了canny算法进行边缘检测,然后二值化,接着用cvFindContours搜索轮廓,最后从找到的轮廓中根据角点的个数,角的度数和轮廓大小确定,矩形位置。以下...