使用 Python OpenCV 从车牌图像中提取数字和字母

Question

我想检测然后从这张图片中提取字母和数字。 我刚刚开始学习 OpenCV，我认为这可以用那个库来完成。 您有我使用的图像，并且在下面需要 output。 这是我拥有的代码：

import cv2

# read original image
img = cv2.imread('image.jpg')
cv2.imshow('original', img)
cv2.waitKey(0)


# convert it to gray and apply filter 
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) #convert to grey scale
gray = cv2.bilateralFilter(gray, 11, 17, 17)
cv2.imshow('gray', gray)
cv2.waitKey(0)

#apply treshold
thresh = cv2.threshold(gray, 10, 255, cv2.THRESH_OTSU)[1]
cv2.imshow('thresh', thresh)
cv2.waitKey(0)

这是图像：

我的目标是获取每个字母和数字的分离图像（我在绘画中这样做）：

那么，我该怎么做才能得到这个？ 保持相同的字母和数字顺序是完美的，例如：

MXF51051

Answer 1

这是一种使用简单阈值 + 轮廓过滤的方法

• 将图像转换为灰度和 Otsu 的阈值
• 使用轮廓区域查找轮廓和过滤
• 提取并保存 ROI

---

我们首先转换为灰度，然后转换为 Otsu 阈值以获得二值图像

接下来我们使用cv2.findContours()找到轮廓。 为了保持字母/数字的相同顺序，我们使用imutils.contours.sort_contours()和left-to-right参数来确保当我们遍历轮廓时，每个轮廓都以正确的顺序排列。 对于每个轮廓，我们使用最小和最大区域阈值进行过滤，以确保我们只保留带有所需文本的轮廓。 获得过滤后的 ROI 后，我们使用 Numpy 切片提取/保存 ROI。 这是过滤后的蒙版，仅包含所需的文本

检测到的数字和字母

以正确顺序提取的 ROI

import cv2
import numpy as np
from imutils import contours

image = cv2.imread('1.jpg')
mask = np.zeros(image.shape, dtype=np.uint8)
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
thresh = cv2.threshold(gray, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV + cv2.THRESH_OTSU)[1]

cnts = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
cnts = cnts[0] if len(cnts) == 2 else cnts[1]
(cnts, _) = contours.sort_contours(cnts, method="left-to-right")
ROI_number = 0
for c in cnts:
    area = cv2.contourArea(c)
    if area < 800 and area > 200:
        x,y,w,h = cv2.boundingRect(c)
        ROI = 255 - thresh[y:y+h, x:x+w]
        cv2.drawContours(mask, [c], -1, (255,255,255), -1)
        cv2.imwrite('ROI_{}.png'.format(ROI_number), ROI)
        ROI_number += 1

cv2.imshow('mask', mask)
cv2.imshow('thresh', thresh)
cv2.waitKey()