Python OpenCV 實現車牌號的簡單切割（畫矩形，設置畫筆顏色）

一、實驗目的

通過OpenCV第五次進行實驗，簡單車牌字符切割。

二、實驗內容

對簡單車牌進行字符切割。

三、實驗過程

我使用的是python語言+openCV來實現簡單車牌字符切割的功能。

1）讀取圖片

使用imread()函數讀取圖片，使用imshow()函數顯示圖片，waitKey()函數含義為按下任意鍵繼續；

代碼實例：

img = cv2.imread("123456.jpg")

cv2.imshow("img",img)

cv2.waitKey(0)

 

 

圖3.1讀取的圖片

2）灰度處理

實例代碼：

gray=cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)

cv2.imshow("gray",gray)

cv2.waitKey(0)

 

 

圖3.2灰度處理圖

3）二值化處理

使用threshold()函數進行圖片反色：

實例代碼：

ret,im_fixed=cv2.threshold(gray,50,100,cv2.THRESH_BINARY)

cv2.imshow("im_fixed",im_fixed)

cv2.waitKey(0)

 

 

圖3.3二值化處理圖

4）圖像反色

輸入的代碼：

img2 = gray.copy()

cv2.threshold(gray,80,255,0,gray) for i in range(0,gray.shape[0]): for j in range(0,gray.shape[1]): img2[i,j] = 255-gray[i,j] cv2.imshow("img2",img2) cv2.waitKey(0)

 

 

圖3.4反色后得到的圖片

5）水平投影

實例代碼：

img3 = img2.copy()

#返回圖像的高和寬

(h,w)=img3.shape

#初始化一個跟圖像高一樣長度的數組，用於記錄每一行的黑點個數

a=[0 for z in range(0,h)]

for i in range(0,h):          #遍歷每一行

    for j in range(0,w):      #遍歷每一列

        if img3[i,j]==0:      #判斷該點是否為黑點，0代表黑點

            a[i]+=1           #該行的計數器加一

            img3[i,j]=255     #將其改為白點，即等於255

for i in range(0,h):          #遍歷每一行

    for j in range(0,a[i]):   #從該行應該變黑的最左邊的點開始向最右邊的點設置黑點

        img3[i,j]=0           #設置黑點

cv2.imshow("shuiping",img3)

cv2.waitKey(0)

 

 

圖3.5水平投影圖

6）垂直投影

實例代碼：

img4 = img2.copy()

#返回圖像的高和寬

(h,w)=img4.shape

#初始化一個跟圖像寬一樣長度的數組，用於記錄每一列的黑點個數

a =[0 for z in range(0,w)]

for i in range(0,w):           #遍歷每一列  

    for j in range(0,h):       #遍歷每一行

        if img4[j,i]==0:       #判斷該點是否為黑點，0代表是黑點

            a[i]+=1            #該列的計數器加1

            img4[j,i]=255      #記錄完后將其變為白色，即等於255

for i in range(0,w):           #遍歷每一列

    for j in range(h-a[i],h):  #從該列應該變黑的最頂部的開始向最底部設為黑點

        img4[j,i]=0            #設為黑點

cv2.imshow("chuizhi",img4)

cv2.waitKey(0)

 

 

圖3.6垂直投影圖

7）畫矩形

實例代碼：

image = img2.copy()

cv2.rectangle(image, (10,10), (65,120),(0,0,255),1)#設置矩形的各參數依次是：圖片，添加的文字，左上角坐標(整數)，字體，字體大小，顏色，字體粗細

cv2.rectangle(image, (75,10), (135,120),(0,0,255), 1)

cv2.rectangle(image, (160,10), (220,120),(0,0,255), 1)

cv2.rectangle(image, (225,10), (290,120),(0,0,255), 1)

cv2.rectangle(image, (300,10), (355,120),(0,0,255), 1)

cv2.rectangle(image, (360,10), (415,120),(0,0,255), 1)

cv2.rectangle(image, (420,10), (480,120),(0,0,255), 1)

cv2.imshow('image',image)

cv2.waitKey(0)

 

 

圖3.7矩形分割

四、實驗總結

學習了OpenCV的切割方法，途中遇到了問題未解決，請老師幫忙檢查一下問題，同時可以鍛煉自己的能力。