使用 OpenCV Python 和 Tesseract 从图像中读取车牌

Question

我有一个问题，因为我有单独的照片注册。 现在我想从照片中获取注册号。 不幸的是，我写的代码效率很低，我想寻求帮助以实现更高的效率。 有小费吗？

在第一阶段，照片看起来像这样

然后将照片转换为灰色，只有黑色对比

hsv = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2HSV)

# define range of black color in HSV
lower_val = np.array([0,0,0])
upper_val = np.array([179,100,130])

# Threshold the HSV image to get only black colors
mask = cv2.inRange(hsv, lower_val, upper_val)

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我可以添加什么或做什么来提高程序的有效性。 有没有办法让程序稍微检索注册？ 这会帮助吗

configr = ('-l eng --oem 1 --psm 6-c tessedit_char_whitelist=ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ0123456789')

text = pytesseract.image_to_string(mask,lang='eng', config=configr)

print(text)

Answer 1

这是一种方法：

1. 提取黑色文本的颜色阈值。 我们加载图像，转换为 HSV 颜色空间，定义上下颜色范围，并使用cv2.inRange()颜色阈值并获得二值掩码

2. 进行形态学操作。 创建一个内核并执行变形接近以填充轮廓中的孔。

3. 过滤车牌轮廓。 使用边界矩形区域查找轮廓和过滤器。 如果轮廓通过此过滤器，我们将提取 ROI 并将其粘贴到新的空白蒙版上。

4. 使用 Pytesseract 进行 OCR。 我们反转图像，使所需的文本为黑色，然后将其放入 Pytesseract。

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这是每个步骤的可视化：

从颜色阈值+变形闭合获得蒙版

过滤以绿色突出显示的车牌轮廓

将板轮廓粘贴到空白掩模上

为 Tesseract 准备的倒置图像

Tesseract OCR 的结果

PZ 689LR

代码

import numpy as np
import pytesseract
import cv2

pytesseract.pytesseract.tesseract_cmd = r"C:\Program Files\Tesseract-OCR\tesseract.exe"

# Load image, create blank mask, convert to HSV, define thresholds, color threshold
image = cv2.imread('1.png')
result = np.zeros(image.shape, dtype=np.uint8)
hsv = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2HSV)
lower = np.array([0,0,0])
upper = np.array([179,100,130])
mask = cv2.inRange(hsv, lower, upper)

# Perform morph close and merge for 3-channel ROI extraction
kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (3,3))
close = cv2.morphologyEx(mask, cv2.MORPH_CLOSE, kernel, iterations=1)
extract = cv2.merge([close,close,close])

# Find contours, filter using contour area, and extract using Numpy slicing
cnts = cv2.findContours(close, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
cnts = cnts[0] if len(cnts) == 2 else cnts[1]
for c in cnts:
    x,y,w,h = cv2.boundingRect(c)
    area = w * h
    if area < 5000 and area > 2500:
        cv2.rectangle(image, (x, y), (x + w, y + h), (36,255,12), 3)
        result[y:y+h, x:x+w] = extract[y:y+h, x:x+w] 

# Invert image and throw into Pytesseract
invert = 255 - result
data = pytesseract.image_to_string(invert, lang='eng',config='--psm 6')
print(data)

cv2.imshow('image', image)
cv2.imshow('close', close)
cv2.imshow('result', result)
cv2.imshow('invert', invert)
cv2.waitKey()