使用opencv实现车牌字符分割
时间: 2023-11-14 07:13:00 浏览: 40
车牌字符分割是图像识别领域的一个重要问题,使用OpenCV可以实现车牌字符分割。下面我简单介绍一下车牌字符分割的步骤:
1. 车牌定位:采用Haar特征分类器或者Adaboost分类器进行车牌定位,将车牌从图像中分离出来。
2. 预处理:对车牌图像进行预处理,去除噪声和干扰,增强车牌字符的对比度。
3. 字符分割:采用图像处理算法对车牌字符进行分割,得到单个字符的图像。
4. 字符识别:对每个字符进行识别,得到车牌号码。
下面是代码示例:
```
import cv2
import numpy as np
# 车牌字符分割
def plate_segmentation(img):
# 灰度化
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 二值化
ret, thresh = cv2.threshold(gray, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV + cv2.THRESH_OTSU)
# 膨胀操作
kernel = np.ones((3, 3), np.uint8)
dilation = cv2.dilate(thresh, kernel, iterations=1)
# 查找轮廓
contours, hierarchy = cv2.findContours(dilation, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
# 获取字符区域
rect_list = []
for contour in contours:
rect = cv2.boundingRect(contour)
x, y, w, h = rect
if w > h:
rect_list.append(rect)
# 对字符区域进行排序
rect_list.sort()
# 存储字符图像
char_img_list = []
for rect in rect_list:
x, y, w, h = rect
char_img = img[y:y + h, x:x + w]
char_img_list.append(char_img)
return char_img_list
```
这是一个简单的车牌字符分割的实现,首先将车牌图像进行灰度化和二值化处理,然后进行膨胀操作,接着查找轮廓,获取字符区域,对字符区域进行排序,最后存储字符图像。需要注意的是,在实际应用中,需要根据具体情况对车牌字符分割算法进行优化和改进,以提高分割准确率。