分割车牌字符#ImageProcessing

Question

对于大学项目，我必须使用 Python 从车牌中分割字符。这听起来相当简单。然而，问题是我们不允许使用任何复杂的库函数，例如 cv2.findContours()。 cv2.imread() cv2.resize() cv2.rectangle() 等基础是允许的。

我编写了一个函数，可以在图像中定位车牌并输出结果，如图像 Output 1 和 Output 2 所示。这些是二值图像。

正如我们所见。有时，这个函数的输出比较干净（Output 2）。但是，它通常也很吵（Output 1）

为了获得干净的图像 (Output 2)，我尝试查找包含少于 x 个黑色像素的列以分割字符。但是，这仅在图像干净时才有效。通常情况并非如此。在此处更改 x 参数并没有显着改善。

有人对我如何解决这个问题有建议吗？

Answer 1

对于基本解决方案，您可以通过计算所有垂直线上的黑色像素来形成轮廓。然后在此配置文件的滑动间隔中查找平均计数的最大值和最小值。间隔长度应该是字符预期宽度的一小部分。只应考虑具有足够对比度的极值。

为避免旋转板中周围特征的影响，您可以将计数限制为仅图像的一个切片。

一旦字符之间有了近似的垂直限制，您就可以重复类似的处理来获取字符的下限和上限（不再需要滑动间隔）。

最后，您可以通过在这样形成的矩形中找到水平限制来优化装箱。