添加各种if语句做判断,筛除不合理聚类区域: 此时仍会出现单个字符被聚类成不同区域块的情况。借助垂直投影的思路,在水平方向上统计被投影、未被投影的位置,进而确定每个字符的起始点和结束点。 二、效果展示 该算法对图片分辨率要求较高。在图片清晰的情况下,分割效果能非常好。从测试集中任意选取10张车牌号图片,分...
1、字符分割 分割的话简单,方法也比较多。看网上有人通过不断切割的方式,直到出现理想轮廓,没试过,不知道效果。 直接把车牌设置成ROI区域,拷贝成图片,在新的图片中提取轮廓。此处图像预处理与原来不同。 除了汉字,字母和数字基本都是一个轮廓,所以对于车牌,形态学处理稍微膨胀下就好了。 //ROI设置 cvSetImageROI...
一、车牌定位:从照片中圈出车牌 二、车牌字符识别 这里只说第二个步骤,字符识别包括两个步骤: 1、图像处理:原本的图像每个像素点都是RGB定义的,或者称为有R/G/B三个通道。在这种情况下,很难区分谁是背景,谁是字符,所以需要对图像进行一些处理,把每个RGB定义的像素点都转化成一个bit位(即0-1代码),具体方法...
如果图像中甚至没有汽车,这将变得更加棘手,在这种情况下,我们将执行额外的步骤来检测汽车,然后是车牌。 2.字符分割:一旦我们检测到车牌,我们必须将其裁剪出来并保存为新图像。同样,使用OpenCV也可以轻松地完成此操作。 3.字符识别:现在,我们在上一步中获得的新图像肯定会有一些字符(数字/字母)写在上面。因此,我们...
本篇文章主要基于python语言和OpenCV库(cv2)进行车牌区域识别和字符分割,开篇之前针对在python中安装opencv的环境这里不做介绍,可以自行安装配置! 车牌号检测需要大致分为四个部分: 1.车辆图像获取 2.车牌定位、 3.车牌字符分割 4.车牌字符识别 具体介绍 车牌定位需要
(一) 、OpenCV的车牌号码识别一共分为四步走: 1–提取车牌位置,将车牌从图中分割出来; 2–车牌字符的分割; 3–通过模版匹配识别字符; 4–将结果绘制在图片上显示出来。 (二)、图像处理的识别泛化性较低,对图片的角度光照有要求,所以要理解图像处理每一步的作用,根据自己图像的特点调整参数,更改操作顺序等等,...
前面已经基于MNIST识别手写字体( 基于MNIST数据集实现手写数字识别 ),接着本篇文章主要基于python语言和OpenCV库(cv2)进行车牌区域识别和字符分割,后续将结合这些基于tensorflow识别分割的字符。针对在python中安装opencv的环境这里不做介绍,可以自行安装配置! 车牌号检测需要大致分为四个部分: ...
首先附上本次识别的图片:(图片是我在百度上找的) image.png 基于OpenCV车牌号识别总体分为四个步骤: (1)提取车牌位置,将车牌从图中分割出来; (2)车牌字符的分割; (3)通过模版匹配识别字符; (4)将结果绘制在图片上显示出来。 与深度学习相比,传统图像处理的识别有好处又有坏处: ...
将Python与OpenCV结合,我们不仅能够快速实现车牌识别的核心功能,还能在代码的可读性和可维护性上达到新的高度。 二、车牌识别的核心步骤 车牌识别系统的构建,离不开以下四个核心步骤:图像预处理、车牌定位、车牌字符分割以及车牌字符识别。每一步都紧密相连,共同构成了车牌识别的完整流程。
一、前言二、训练分类器2.1、准备训练用单字符图片2.2、图片预处理2.3、用opencv的preprocess_hog()处理图片2.4、用SVM训练分类器三、车牌定位四、字符分割五、字符识别六、Mysql保存七、总结八、参考资料一、 前言: 最近一直在学习机器学习,花了段时间把《机器学习实战》(【美】Peter Harrington著)看了一遍,当中讲...