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【米尔MYD-JX8MMA7开发板-ARM+FPGA架构试用体验】十二、提取车牌

2023-6-1 20:38:24 6110 ARM FPGA OpenCV

0 【MYD-JX8MMA7】十二、OpenCV 提取车牌一、基本原理一直都很好奇摄像头是如何实现车牌的采集和识别的，今天将个人的学习经验开发经验整理成册供大家参考。车牌识别的基本原理，其中主要包含以下三个流程： 1.提取车牌：将车牌从复杂的背景中提取出来； 2.拆分字符：将车牌划分为一个个独立的字符； 3.识别字符：识别从车牌上提取的一个个字符；二、提取车牌提取车牌是指将车牌从复杂的环境当中提取出来，需要完成一系列的滤波去噪、色彩空间转换等操作。下面对上述操作进行简单的说明。滤波：操作的目的是去除图像内的噪声信息，可以使用函数GaussianBlur完成。灰度：操作将图像有彩色图像处理为灰度图像，以便进行后续的操作。可以使用函数cvtColor完成。边缘：提取图像边缘，重点提取车牌及其其中字符的边缘，可以使用函数Sobel完成。二值化：对图像进行阈值处理，将其处理为二值图像，可以使用函数threshold完成。闭运算：该操作将车牌内分散的各个字符连接在一起，让车牌构成一个整体，可以使用形态学函数，morpohogyEx配合参数cv2.MORPH_CLOSE完成。开运算：开运算是先腐蚀后膨胀的操作，操作可以去除图像内的噪声，可以使用形态学函数morphologyEx配合参数cv2.MORPH_OPEN完成。滤波：操作将图像内的噪声去除，可以使用函数medianBlur完成。轮廓：操作用于查找图像内的所有轮廓，可以使用函数findContours完成。定位：操作通过筛选图像内所有轮廓得到车牌，通过逐个遍历轮廓，将其中宽高比大于3的轮廓确定为车牌。三、代码示例 # -- coding: utf-8 -- # ====================导入库====================== import cv2 # ================读取原始图像=================== image = cv2.imread("car4.jpg") #读取原始图像 rawImage=image.copy() #复制原始图像 cv2.imshow("original",image) #测试语句，观察原始图像 # ===========滤波处理O1（去噪）===================== image = cv2.GaussianBlur(image, (3, 3), 0) cv2.imshow("GaussianBlur",image) #测试语句，查看滤波结果（去噪） # ========== 灰度变换O2（色彩空间转换BGR-->GRAY)=========== image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) cv2.imshow("gray",image) #测试语句，查看灰度图像 # ==============边缘检测O3（Sobel算子、X方向边缘梯度）=============== SobelX = cv2.Sobel(image, cv2.CV_16S, 1, 0) absX = cv2.convertScaleAbs(SobelX) # 映射到[0.255]内 image = absX cv2.imshow("soblex",image) #测试语句，图像边缘 # ===============二值化O4（阈值处理）========================== ret, image = cv2.threshold(image, 0, 255, cv2.THRESH_OTSU) cv2.imshow("imageThreshold",image) #测试语句，查看处理结果 # ===========闭运算O5：先膨胀后腐蚀，车牌各个字符是分散的，让车牌构成一体======= kernelX = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (17, 5)) image = cv2.morphologyEx(image, cv2.MORPH_CLOSE, kernelX) cv2.imshow("imageCLOSE",image) #测试语句，查看处理结果 # =============开运算O6：先腐蚀后膨胀，去除噪声============== kernelY = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (1, 19)) image = cv2.morphologyEx(image, cv2.MORPH_OPEN, kernelY) cv2.imshow("imageOPEN",image) # ================滤波O7：中值滤波，去除噪声======================= image = cv2.medianBlur(image, 15) cv2.imshow("imagemedianBlur",image) #测试语句，查看处理结果 # =================查找轮廓O8================== contours, w1 = cv2.findContours(image, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) #测试语句，查看轮廓 image = cv2.drawContours(rawImage.copy(), contours, -1, (0, 0, 255), 3) cv2.imshow('imagecc', image) #============定位车牌O9：逐个遍历轮廓，将宽度>3倍高度的轮廓确定为车牌============ for item in contours: rect = cv2.boundingRect(item) x = rect[0] y = rect[1] weight = rect[2] height = rect[3] if weight > (height * 3): plate = rawImage[y:y + height, x:x + weight] #================显示提取车牌============================ cv2.imshow('plate',plate) # 测试语句：查看提取车牌 cv2.waitKey() cv2.destroyAllWindows() 四、图片文件图片文件是在百度查找的，估计是二手车市场流出的吧，因为我也不想侵犯他人隐私。五、验证过程 5.1、Windows 系统下代码测试从左至右，从上到下，清晰的展示了前面描述的9个步骤，最后将牌照提取出来。 5.2、linux环境下运行代码上传至JX8MMA7开发板当中。 JX8MMA7下运行。六、注意环境问题 6.1、文件错误编码在Windows开发环境下开发的程序上传到linux系统板多出来的多余字符导致脚本无法运行。使用 vi ANPR.py 进行查看删改或者每段语句后边加 # 注释 1
2023-6-1 20:38:24　　评论淘帖0 举报相关推荐 • 【首发试用】米尔MYD-JX8MMA7开发板-ARM+FPGA架构-新品首发试用 708 • 【米尔MYD-JX8MMA7开发板-ARM+FPGA架构试用体验】十三、车牌分割 9864 • 【米尔MYD-JX8MMA7开发板-ARM+FPGA架构试用体验】十四、车牌识别 6386 • 【米尔MYD-JX8MMA7开发板-ARM+FPGA架构试用体验】ARM开发环境搭建 4082 • 【米尔MYD-JX8MMA7开发板-ARM+FPGA架构试用体验】四、CAN通讯 4734 • 【米尔MYD-JX8MMA7开发板-ARM+FPGA架构试用体验】一、开发环境搭建LINUX 5031 • 【米尔MYD-JX8MMA7开发板-ARM+FPGA架构试用体验】三、网络通讯 4871 • 【米尔MYD-JX8MMA7开发板-ARM+FPGA架构试用体验】PCIE传输框架RIFF分析 2343 • 【米尔MYD-JX8MMA7开发板-ARM+FPGA架构试用体验】九、QTDome大全 5206 • 【米尔MYD-JX8MMA7开发板-ARM+FPGA架构试用体验】CPU运行监控系统 2139