[英]Reading license plate from image using OpenCV Python and Tesseract
[英]can't recognize correctly license plate (Python, OpenCv, Tesseract)
我正在嘗試識別車牌,但出現錯誤/未讀取字符等錯誤
這是每個步驟的可視化:
通過顏色閾值 + 變形關閉獲得掩碼
過濾以綠色突出顯示的車牌輪廓
將板輪廓粘貼到空白蒙版上
Tesseract OCR 的預期結果
英國石油公司 1309 GD
但我得到的結果是
英國石油公司 1309 6D
我嘗試將輪廓切成 3 片
是的,它正在工作,但是如果我將差異圖像插入此方法,則某些圖像無法識別,例如這個
字母 N 無法識別,但如果使用第一種方法,它正在工作
這是代碼
import numpy as np
import pytesseract
import cv2
import os
pytesseract.pytesseract.tesseract_cmd = r"C:\Program Files\Tesseract-OCR\tesseract.exe"
image_path = "data"
for nama_file in sorted(os.listdir(image_path)):
print(nama_file)
# Load image, create blank mask, convert to HSV, define thresholds, color threshold
I = cv2.imread(os.path.join(image_path, nama_file))
dim = (500, 120)
I = cv2.resize(I, dim, interpolation = cv2.INTER_AREA)
(thresh, image) = cv2.threshold(I, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)
result = np.zeros(image.shape, dtype=np.uint8)
result = 255 - result
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)
slices = []
slices.append(result.copy())
slices.append(result.copy())
slices.append(result.copy())
i = 0
j = 0
xs = []
# 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]
boundingBoxes = [cv2.boundingRect(c) for c in cnts]
(cnts, boundingBoxes) = zip(*sorted(zip(cnts, boundingBoxes),
key=lambda b:b[1][0], reverse=False))
for c in cnts:
x,y,w,h = cv2.boundingRect(c)
area = w * h
ras = format(w / h, '.2f')
if h >= 40 and h <= 70 and w >= 10 and w <= 65 and float(ras) <= 1.3:
cv2.rectangle(I, (x, y), (x + w, y + h), (36,255,12), 3)
result[y:y+h, x:x+w] = extract[y:y+h, x:x+w]
# Slice
xs.append(x)
if i > 0:
if (xs[i] - xs[i-1]) > 63:
j = j+1
i = i + 1
slices[j][y:y+h, x:x+w] = extract[y:y+h, x:x+w]
# Split throw into Pytesseract
j=0
for s in slices:
cv2.imshow('result', s)
cv2.waitKey()
if j != 1 :
data = pytesseract.image_to_string(s, lang='eng',config='--psm 6 _char_whitelist=ABCDEFGHIJKLMNOPQRTUVWXYZ')
else :
data = pytesseract.image_to_string(s, lang='eng',config='--psm 6 _char_whitelist=1234567890')
print(data)
# Block throw into Pytesseract
data = pytesseract.image_to_string(result, lang='eng',config='--psm 6')
print(data)
cv2.imshow('image', I)
cv2.imshow('close', close)
cv2.imshow('extract', extract)
cv2.imshow('result', result)
cv2.waitKey()
也許有人知道為什么會發生這種情況以及應該怎么做?
提前致謝
我嘗試了很多事情並找到了某種解決方案:
應用擴張形態操作使字母變細:
# Split throw into Pytesseract
j=0
for s in slices:
cv2.imshow('result', s)
cv2.waitKey(1)
if j != 1:
data = pytesseract.image_to_string(s, config="-c tessedit"
"_char_whitelist=ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ1234567890"
" --psm 6"
" ")
if data=='':
s = cv2.dilate(s, cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_ELLIPSE, (5,5)))
cv2.imshow('cv2.dilate(s)', s)
cv2.waitKey(1)
data = pytesseract.image_to_string(s, config="-c tessedit"
"_char_whitelist=ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ1234567890"
" --psm 6"
" ")
else:
pytesseract.pytesseract.tessedit_char_whitelist = '1234567890'
data = pytesseract.image_to_string(s, lang='eng',config='--psm 6 _char_whitelist=1234567890')
print(data)
這種行為非常奇怪。
有很多抱怨,建議的解決方案不起作用。
例如,請參閱以下帖子: Tesseract 無法識別單個字符
至少我學會了如何使用_char_whitelist
選項(你需要添加-c tessedit
)......
我想這個解決方案不夠健壯(可能是偶然的)。
我認為當前版本的 Tesseract 沒有簡單的解決方案。
我可以使用 ubuntu shell 中的簡單命令立即解碼板。 但為了做到這一點,您必須將 tesseract 從版本 4 升級到 5。
tesseract a364k.png stdout -l eng --oem 3 --psm 7 -c tessedit_char_whitelist="ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ0123456789 "
BP 1309 GD
在您的代碼中,您可以將其添加到配置中
-l eng --oem 3 --psm 7 -c tessedit_char_whitelist="ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ0123456789 "
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