车牌识别中 if wave_peaks[0][1] - wave_peaks[0][0] < max_wave_dis / 3 and wave_peaks[0][0] == 0: wave_peaks.pop(0)解释一下这段代码
时间: 2023-05-25 10:05:16 浏览: 55
这段代码是车牌识别中的一部分,用于对处理后的波峰进行筛选和排除无用的波峰。具体解释如下:
- wave_peaks:波峰的坐标列表,每个波峰用一个元组表示,元组中包括波峰在信号中的起始位置和结束位置。
- max_wave_dis:最大波峰间距,用于筛选掉距离太远的波峰。
- wave_peaks[0][1] - wave_peaks[0][0]:第一个波峰的长度,即波峰在信号中的持续时间。
- wave_peaks[0][0] == 0:判断第一个波峰是否在信号的起始位置,如果是,则视为无用波峰需要被去除。
- wave_peaks.pop(0):如果第一个波峰是无用波峰,就将其从波峰列表中删除,否则不做任何操作。
综上,这段代码的作用在于处理车牌图像中的波峰,去除掉无用的波峰,仅保留有用的波峰,以备后续的处理和分析。
相关问题
解释一下车牌识别中 cur_dis = 0 for i, wave in enumerate(wave_peaks): if wave[1] - wave[0] + cur_dis > max_wave_dis * 0.6: break else: cur_dis += wave[1] - wave[0] if i > 0: wave = (wave_peaks[0][0], wave_peaks[i][1]) wave_peaks = wave_peaks[i + 1:] wave_peaks.insert(0, wave)这段代码的意思
这段代码是用于在图像中识别出车牌的波峰位置,并根据它们的间距确定车牌号码的框选范围。其中,wave_peaks表示所有波峰的位置,max_wave_dis表示最大的间距,cur_dis表示当前处理到的间距。
代码解释如下:
1. cur_dis = 0:初始化当前间距为0。
2. for i, wave in enumerate(wave_peaks): 循环遍历所有波峰。
3. if wave[1] - wave[0] > cur_dis > max_wave_dis * 0.6: 如果新的间距大于当前间距且超过最大间距的60%,则结束循环。
4. else: 更新当前间距为新的间距。
5. if i > 0: 如果当前波峰不是第一个,则将当前波峰和第一个波峰组合成一个新的波峰区域。
6. wave_peaks = wave_peaks[i + 1:]: 从原来的波峰列表中移除已经处理过的波峰。
7. wave_peaks.insert(0, wave): 将新的波峰区域插入到波峰列表的最前面,以便后续处理。
综上所述,该代码片段的主要作用是找出车牌波峰的位置,并通过波峰的间距来确定车牌号码的选定区域。
解释一下车牌识别中 point = wave_peaks[2] if point[1] - point[0] < max_wave_dis / 3: point_img = gray_img[:, point[0]:point[1]] if np.mean(point_img) < 255 / 5: wave_peaks.pop(2) if len(wave_peaks) <= 6: continue这段代码的意思
这段代码的意思是:在车牌识别过程中,首先找到了可能是波峰的位置并在`wave_peaks`中存储。接着,通过计算波峰之间的距离`max_wave_dis`,筛选出距离太小的波峰,并将其从`wave_peaks`中删除。接着,对剩余的波峰进行处理,如果波峰对应的图像区域的灰度均值小于255/5,则认为该部分可能是字符或者数字,将这个波峰也从`wave_peaks`中删除。最后,通过判断`wave_peaks`的长度是否小于6,来决定是否继续进行车牌识别。