使用 OpenCV Python 和 Tesseract 從圖像中讀取車牌

Question

我有一個問題，因為我有單獨的照片注冊。 現在我想從照片中獲取注冊號。 不幸的是，我寫的代碼效率很低，我想尋求幫助以實現更高的效率。 有小費嗎？

在第一階段，照片看起來像這樣

然后將照片轉換為灰色，只有黑色對比

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來提高程序的有效性。 有沒有辦法讓程序稍微檢索注冊？ 這會幫助嗎

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

這是一種方法：

1. 提取黑色文本的顏色閾值。 我們加載圖像，轉換為 HSV 顏色空間，定義上下顏色范圍，並使用cv2.inRange()顏色閾值並獲得二值掩碼

2. 進行形態學操作。 創建一個內核並執行變形接近以填充輪廓中的孔。

3. 過濾車牌輪廓。 使用邊界矩形區域查找輪廓和過濾器。 如果輪廓通過此過濾器，我們將提取 ROI 並將其粘貼到新的空白蒙版上。

4. 使用 Pytesseract 進行 OCR。 我們反轉圖像，使所需的文本為黑色，然后將其放入 Pytesseract。

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這是每個步驟的可視化：

從顏色閾值+變形閉合獲得蒙版

過濾以綠色突出顯示的車牌輪廓

將板輪廓粘貼到空白掩模上

為 Tesseract 准備的倒置圖像

Tesseract OCR 的結果

PZ 689LR

代碼

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()