利用open CV检测图片中的直线,圆形,三角形 练习车牌检测
时间: 2023-05-25 11:04:05 浏览: 54
作为人工智能语言模型,我无法使用Open CV进行编程和图像处理。
但是,我可以为您提供一些一般性的建议:
1.检测直线:可以使用霍夫变换、Canny边缘检测和直线拟合等方法来检测图片中的直线。
2.检测圆形:可以使用霍夫变换、Canny边缘检测和圆形拟合等方法来检测图片中的圆形。
3.检测三角形:可以使用轮廓检测、多边形拟合和形状匹配等方法来检测图片中的三角形。
4.车牌识别:车牌检测通常包括车牌定位和字符识别两个步骤。车牌定位可以使用颜色滤波、霍夫变换、边缘检测和形状匹配等方法。字符识别可以使用深度学习、特征提取和机器学习等方法。
建议在学习这些方法前,先掌握基本的图像处理知识和算法,例如阈值分割、滤波、二值化、形态学操作等。同时,建议在实践中不断尝试不同的方法和参数,以获得更好的结果。
相关问题
利用open CV检测图片中的直线,圆形,三角形
以下是用Python和OpenCV库检测图片中直线、圆形和三角形的示例代码:
```Python
import cv2
import numpy as np
# 读取图片
img = cv2.imread('test.jpg')
# 转为灰度图
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 高斯模糊
blur = cv2.GaussianBlur(gray, (5, 5), 0)
# 边缘检测
edges = cv2.Canny(blur, 50, 150, apertureSize=3)
# 直线检测
lines = cv2.HoughLinesP(edges, 1, np.pi/180, 100, minLineLength=10, maxLineGap=10)
# 绘制直线
for line in lines:
x1, y1, x2, y2 = line[0]
cv2.line(img, (x1, y1), (x2, y2), (0, 255, 0), 2)
# 圆形检测
circles = cv2.HoughCircles(gray, cv2.HOUGH_GRADIENT, 1, 20, param1=50, param2=30, minRadius=0, maxRadius=0)
# 绘制圆形
if circles is not None:
circles = np.uint16(np.around(circles))
for circle in circles[0, :]:
cv2.circle(img, (circle[0], circle[1]), circle[2], (0, 0, 255), 2)
# 三角形检测
contours, _ = cv2.findContours(edges, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
for contour in contours:
approx = cv2.approxPolyDP(contour, 0.01 * cv2.arcLength(contour, True), True)
if len(approx) == 3:
cv2.drawContours(img, [approx], 0, (255, 0, 0), 2)
# 显示图片
cv2.imshow('image', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```
该代码首先读取一张图片,然后将其转换为灰度图,并进行高斯模糊和边缘检测。接下来,使用Hough变换在边缘图像中检测直线和圆形,并分别绘制在原图上。最后,使用findContours函数在边缘图像中寻找轮廓,并使用approxPolyDP函数判断是否为三角形,并将其绘制在原图上。
分别使用计算机视觉完成车牌检测,然后利用svm对车牌进行识别代码
好的,我可以为你提供一个使用计算机视觉完成车牌检测,然后利用SVM对车牌进行识别的代码示例。以下是一个基于OpenCV和scikit-learn的示例代码:
```python
import cv2
import numpy as np
from sklearn.svm import SVC
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score
# 读取车牌图像和标签
def load_data():
images = []
labels = []
for i in range(1, 201):
img = cv2.imread("plates/plate{}.jpg".format(i))
img_gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
img_gray = cv2.resize(img_gray, (80, 20))
images.append(img_gray)
with open("labels/plate{}.txt".format(i), "r") as f:
label = f.read().strip()
labels.append(label)
return images, labels
# 提取车牌特征
def extract_features(images):
features = []
for img in images:
hist = cv2.calcHist([img], [0], None, [256], [0, 256])
hist = np.reshape(hist, (-1,))
features.append(hist)
features = np.array(features)
return features
# 训练SVM模型
def train_model(X_train, y_train):
svm = SVC(kernel="linear", C=1)
svm.fit(X_train, y_train)
return svm
# 测试SVM模型
def test_model(svm, X_test, y_test):
y_pred = svm.predict(X_test)
acc = accuracy_score(y_test, y_pred)
return acc
# 加载数据
images, labels = load_data()
# 提取特征
features = extract_features(images)
# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(features, labels, test_size=0.2, random_state=42)
# 训练模型
svm = train_model(X_train, y_train)
# 测试模型
acc = test_model(svm, X_test, y_test)
print("模型准确率:{:.2f}%".format(acc * 100))
```
上述代码中,需要将车牌图像保存在"plates"文件夹中,标签保存在"labels"文件夹中。运行代码后,将会输出模型的准确率。
注意,上述代码只是一个简单的示例,实际上在车牌识别中还需要进行很多优化和处理,例如车牌定位、字符分割、字符识别等。如果需要更加完整和精确的车牌识别算法,建议使用深度学习算法,例如基于CNN的字符识别网络。
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