从车牌上去除多余的像素/线条

Question

我正在使用基于 SVM 分类的 HOG 特征检测器。我可以成功提取车牌，但提取的车牌除了车牌号外还有一些不必要的像素/线条。我的图像处理流水线如下：

1. 在灰度图像上应用 HOG 检测器
2. 裁剪检测到的区域
3. 调整裁剪图像的大小

4. 使用以下 Opencv 代码应用自适应阈值以突出显示车牌号和过滤背景

   cvAdaptiveThreshold(cropped_plate, thresholded_plate, 255,CV_ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C, CV_THRESH_BINARY_INV,11, 9);
   

5. 去偏板图像

由于这些不必要的信息，Tesseract-OCR 软件无法正确识别数字。提取的车牌图像如下所示。

如何从图像中过滤掉这些不必要的像素/线条？任何帮助将不胜感激。

Answer 1

您想删除图像中的所有非文本对象。为此，我建议按边界框的面积（maxy - miny）*（maxx - minx）对 blob 进行排序。做一些统计分析；您知道您正在寻找类似大小的对象。一旦确定了字符的大致大小，请制作一个更大的边界框来估计整个文本。将小斑点保留在其中，以便为您的图片保留破折号。

Answer 2

您可以通过过滤轮廓来实现很多。尝试找到具有一定宽度/高度比的轮廓，一定数量的带有countNonZero() 的白色像素等。如果这没有帮助，您可以随时尝试实现像Run Length Smoothing Algorithm (RLSA) 这样的文本检测算法。