OpenCV 颜色浓度直方图答案

【问题标题】：OpenCV Color Concentration HistogramOpenCV 颜色浓度直方图
【发布时间】：2012-03-10 05:05:26
【问题描述】：

我正在使用 OpenCV 开发一个 ANPR 系统，并且在一些文章中看到了一种进行字符分割的方法。我们的想法是制作一个图表，显示图像中颜色的浓度。

我该怎么做？

这是我的图片：

我需要检测黑色区域的位置，如上所示，以识别每个字符。

我已经尝试逐个像素地添加值，但我在 Android 上这样做，所花费的时间是不可接受的。

【问题讨论】：

这张图片是什么？你怎么做？请尝试添加更多关于您实际拥有什么以及您想做什么的详细信息。
那么你目前有黑色区域的位置吗？您可以为“逐个像素添加值”的意思写一段代码吗？
如果速度是您唯一的问题，那么我建议您将输入图像缩放到较低的分辨率 2 甚至 4 倍。您显示的输入图像对于您的任务来说是非常高分辨率的想要表演。

标签： opencv computer-vision ocr anpr

【解决方案1】：

好的，一个月后，但我为此写了一点代码（在 python 中）；)

（假设你只是在图像密度直方图之后）

import cv

im2 = cv.LoadImage('ph05l.jpg')
width, height = cv.GetSize(im2)
hist = []
column_width = 1   # this allows you to speed up the result,
                   # at the expense of horizontal resolution. (higher is faster)
for x in xrange(width / column_width):
    column = cv.GetSubRect(im2, (x * column_width, 0, column_width, height))
    hist.append(sum(cv.Sum(column)) / 3)

为了加快速度，您不需要更改图像文件，只需更改采样的 bin 宽度（脚本中的column_width），如果您这样做显然会丢失一些分辨率（如您在下图）。

在图片中，我用你的文件显示了结果（用你的文件绘制 hist），使用了 1、10 和 100 的 column_width。它们分别以 0.11、0.02 和 0.01 秒为我运行。

我也在PIL 中写过它，但它的运行速度慢了大约 5 到 10 倍。

【讨论】：

【解决方案2】：

查看 OpenALPR (http://www.openalpr.com)。它以相同的方式进行字符分割（使用直方图）。它在台式机上相当快，但我不确定在 Android 上会有多快。

【讨论】：