小车怎么在摄像头结合opencv自主对图片进行透视矫正
时间: 2024-06-11 10:09:39 浏览: 15
1. 安装opencv库
首先需要安装opencv库,可以使用pip命令进行安装:
```
pip install opencv-python
```
2. 获取图片并读入
使用opencv读取图片,代码如下:
```python
import cv2
img = cv2.imread('car.jpg')
```
3. 提取车牌区域
使用opencv的图像处理函数对图片进行处理,提取出车牌区域。这里可以使用颜色空间转换、图像滤波、二值化等方法。具体实现可以参考以下代码:
```python
import cv2
import numpy as np
# 读入图片
img = cv2.imread('car.jpg')
# 颜色空间转换
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 高斯滤波
blur = cv2.GaussianBlur(gray, (5, 5), 0)
# Sobel边缘检测
sobel = cv2.Sobel(blur, cv2.CV_8U, 1, 0, ksize=3)
# 二值化
ret, binary = cv2.threshold(sobel, 0, 255, cv2.THRESH_OTSU + cv2.THRESH_BINARY)
# 闭操作
kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (17, 5))
closed = cv2.morphologyEx(binary, cv2.MORPH_CLOSE, kernel)
# 提取车牌区域
contours, hierarchy = cv2.findContours(closed, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
for i in range(len(contours)):
x, y, w, h = cv2.boundingRect(contours[i])
area = w * h
if area > 2000:
cv2.rectangle(img, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 2)
plate_img = img[y:y + h, x:x + w]
```
4. 透视变换
通过获取到的车牌区域,使用透视变换将车牌进行矫正。具体实现可以参考以下代码:
```python
import cv2
import numpy as np
# 读入图片
img = cv2.imread('car.jpg')
# 提取车牌区域
contours, hierarchy = cv2.findContours(closed, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
for i in range(len(contours)):
x, y, w, h = cv2.boundingRect(contours[i])
area = w * h
if area > 2000:
cv2.rectangle(img, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 2)
plate_img = img[y:y + h, x:x + w]
# 透视变换
pts1 = np.float32([[x, y], [x + w, y], [x, y + h], [x + w, y + h]])
pts2 = np.float32([[0, 0], [w, 0], [0, h], [w, h]])
M = cv2.getPerspectiveTransform(pts1, pts2)
plate_img = cv2.warpPerspective(plate_img, M, (w, h))
```
通过以上步骤,即可实现对车牌的透视变换矫正。