车牌分割python_Python实现车牌定位及分割

车牌定位及分割是计算机视觉领域中的一个经典问题，Python作为一门强大的编程语言，在此领域也有着广泛的应用。下面介绍一种基于Python实现的车牌定位及分割方法。

1. 车牌定位

车牌定位主要是通过图像处理技术来实现的。具体步骤如下：

（1）对原始图像进行灰度化处理，将彩色图像转化为灰度图像。

（2）对灰度图像进行高斯滤波，消除图像中的噪声。

（3）对滤波后的图像进行Sobel算子边缘检测，提取图像中的边缘信息。

（4）对边缘图像进行二值化处理，将边缘信息转化为二值图像。

（5）对二值图像进行闭运算，填充图像中的空洞，使车牌区域更加完整。

（6）对处理后的图像进行连通区域分析，找到车牌区域。

2. 车牌分割

车牌分割是指将车牌图像中的字符分离出来，以便后续对字符进行识别。具体步骤如下：

（1）对车牌区域进行灰度化处理，将彩色车牌图像转化为灰度图像。

（2）对灰度图像进行二值化处理，将车牌区域转化为二值图像。

（3）对二值图像进行投影，找到车牌中每个字符的位置。

（4）根据字符位置进行分割，将车牌中的每个字符分离出来。

下面是Python代码实现：

import cv2

# 车牌定位
def locate_carplate(img):
    # 灰度化
    gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    # 高斯滤波
    blurred = cv2.GaussianBlur(gray, (5, 5), 0)
    # Sobel算子边缘检测
    sobel = cv2.Sobel(blurred, cv2.CV_8U, 1, 0, ksize=3)
    # 二值化
    ret, binary = cv2.threshold(sobel, 0, 255, cv2.THRESH_OTSU + cv2.THRESH_BINARY)
    # 闭运算
    kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (17, 5))
    closed = cv2.morphologyEx(binary, cv2.MORPH_CLOSE, kernel)
    # 连通区域分析
    contours, hierarchy = cv2.findContours(closed, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
    # 找到面积最大的轮廓
    max_area = 0
    max_contour = None
    for contour in contours:
        area = cv2.contourArea(contour)
        if area > max_area:
            max_area = area
            max_contour = contour
    # 找到包含车牌的最小矩形
    rect = cv2.minAreaRect(max_contour)
    # 将矩形转化为box
    box = cv2.boxPoints(rect)
    box = np.int0(box)
    return box

# 车牌分割
def segment_carplate(img, box):
    # 灰度化
    gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    # 二值化
    ret, binary = cv2.threshold(gray, 0, 255, cv2.THRESH_OTSU + cv2.THRESH_BINARY)
    # 投影
    x1, y1 = box[0][0], box[0][1]
    x2, y2 = box[2][0], box[2][1]
    height, width = y2 - y1, x2 - x1
    projection = np.sum(binary[y1:y2, x1:x2], axis=0)
    # 分割
    segments = []
    start, end = 0, 0
    for i in range(width):
        if projection[i] > height * 0.3 and start == 0:
            start = i
        elif projection[i] <= height * 0.3 and start != 0:
            end = i
            if end - start > 10:
                segments.append((start, end))
                start, end = 0, 0
    # 提取字符
    characters = []
    for segment in segments:
        x1, y1 = segment[0] + x1, y1
        x2, y2 = segment[1] + x1, y2
        character = binary[y1:y2, x1:x2]
        characters.append(character)
    return characters

以上代码实现了基于Sobel算子的车牌定位方法和基于投影的车牌分割方法，可以对一张包含车牌的图像进行定位和分割，得到车牌中的每个字符图像。