用Python和OpenCV写一个遍历图片,并记录图片中像素坐标的代码

时间: 2024-05-12 14:16:33 浏览: 12
以下是一个遍历图片并记录像素坐标的Python代码示例: ```python import cv2 # 读取图片 img = cv2.imread('example.jpg') # 获取图片大小 height, width, channels = img.shape # 遍历图片像素 for y in range(height): for x in range(width): # 获取像素值 pixel = img[y, x] # 输出像素坐标和值 print('Pixel at ({}, {}) - R:{}, G:{}, B:{}'.format(x, y, pixel[2], pixel[1], pixel[0])) ``` 这段代码将打印出每个像素的坐标和RGB值。您可以根据需要修改代码以记录其他像素属性或执行其他操作。
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要实现汽车车牌识别系统,我们需要用到Python和OpenCV库。下面是一个简单的实现步骤: 1. 导入所需库 ```python import cv2 import numpy as np import pytesseract ``` 2. 加载图像并进行预处理 ```python # 加载图像 img = cv2.imread('car.jpg') # 灰度化 gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 高斯模糊 blur = cv2.GaussianBlur(gray, (5, 5), 0) # 边缘检测 edged = cv2.Canny(blur, 30, 150) ``` 3. 查找车牌区域 ```python # 查找轮廓 contours, hierarchy = cv2.findContours(edged.copy(), cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) # 排序轮廓 contours = sorted(contours, key=cv2.contourArea, reverse=True)[:10] # 查找车牌轮廓 screenCnt = None for c in contours: # 计算轮廓周长 peri = cv2.arcLength(c, True) # 近似轮廓 approx = cv2.approxPolyDP(c, 0.02 * peri, True) # 判断是否为矩形 if len(approx) == 4: screenCnt = approx break ``` 4. 透视变换 ```python # 透视变换 pts = screenCnt.reshape(4, 2) rect = np.zeros((4, 2), dtype="float32") # 左上点 s = pts.sum(axis=1) rect[0] = pts[np.argmin(s)] # 右下点 rect[2] = pts[np.argmax(s)] # 计算右上和左下点 diff = np.diff(pts, axis=1) rect[1] = pts[np.argmin(diff)] rect[3] = pts[np.argmax(diff)] # 计算变换矩阵 width, height = 300, 70 dst = np.array([[0, 0], [width, 0], [width, height], [0, height]], dtype="float32") M = cv2.getPerspectiveTransform(rect, dst) # 应用透视变换 warped = cv2.warpPerspective(img, M, (width, height)) ``` 5. 车牌字符分割 ```python # 灰度化 gray = cv2.cvtColor(warped, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 二值化 thresh = cv2.threshold(gray, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV | cv2.THRESH_OTSU)[1] # 查找轮廓 contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh.copy(), cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) # 创建字符位置列表 letter_image_regions = [] # 遍历轮廓 for contour in contours: # 计算轮廓周长 (x, y, w, h) = cv2.boundingRect(contour) # 根据字符尺寸创建限制 if w / h > 1.25: # 取字符左半部分 half_width = int(w / 2) letter_image_regions.append((x, y, half_width, h)) letter_image_regions.append((x + half_width, y, half_width, h)) else: letter_image_regions.append((x, y, w, h)) # 根据X坐标排序字符位置列表 letter_image_regions = sorted(letter_image_regions, key=lambda x: x[0]) ``` 6. OCR识别 ```python # 初始化OCR引擎 pytesseract.pytesseract.tesseract_cmd = r'C:\Program Files\Tesseract-OCR\tesseract.exe' # 创建空字符串保存识别的字符 plate_text = '' # 遍历字符位置列表 for letter_bounding_box in letter_image_regions: # 提取字符图像 x, y, w, h = letter_bounding_box letter_image = gray[y - 2:y + h + 2, x - 2:x + w + 2] # 二值化 _, letter_image = cv2.threshold(letter_image, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV | cv2.THRESH_OTSU) # 调整大小 letter_image = cv2.resize(letter_image, (28, 28)) # 执行OCR识别 letter = pytesseract.image_to_string(letter_image, config='--psm 10') plate_text += letter ``` 7. 输出结果 ```python print("车牌号码为:", plate_text) ``` 以上就是一个简单的汽车车牌识别系统的实现步骤,可以根据实际需求进行调整和优化。

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