车牌分割python_Python实现车牌定位及分割
时间: 2024-01-02 21:03:18 浏览: 27
车牌分割是计算机视觉领域中的一个重要问题,主要涉及车牌的定位和分割两个部分。以下是一个基于Python实现的车牌定位和分割代码示例:
```python
import cv2
import numpy as np
# 读取图片并进行灰度化处理
img = cv2.imread("car.jpg")
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 对灰度图像进行中值滤波,去除噪声
gray = cv2.medianBlur(gray, 5)
# 应用Sobel算子进行边缘检测
sobelx = cv2.Sobel(gray, cv2.CV_8U, 1, 0, ksize=3)
sobely = cv2.Sobel(gray, cv2.CV_8U, 0, 1, ksize=3)
sobel = cv2.bitwise_or(sobelx, sobely)
# 二值化处理
ret, binary = cv2.threshold(sobel, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY + cv2.THRESH_OTSU)
# 进行闭运算,填充车牌内部的空洞
kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (17, 3))
closed = cv2.morphologyEx(binary, cv2.MORPH_CLOSE, kernel)
# 找出所有轮廓
contours, hierarchy = cv2.findContours(closed, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_NONE)
# 遍历所有轮廓,找出符合车牌特征的轮廓
for contour in contours:
area = cv2.contourArea(contour)
if area < 2000:
continue
rect = cv2.minAreaRect(contour)
box = cv2.boxPoints(rect)
box = np.int0(box)
height = abs(box[0][1] - box[2][1])
width = abs(box[0][0] - box[2][0])
if height > width * 1.5:
continue
ratio = height / width
if ratio < 2:
continue
cv2.drawContours(img, [box], 0, (0, 255, 0), 2)
cv2.imshow("result", img)
cv2.waitKey(0)
```
上述代码首先读取图片并进行灰度化处理,然后应用Sobel算子进行边缘检测,并对结果进行二值化处理。接着进行闭运算,填充车牌内部的空洞。最后遍历所有轮廓,找出符合车牌特征的轮廓并绘制出来。
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