我想查找牌照中的所有連接組件。首先,我對圖像進行閾值處理,然後在opencv中使用連接的組件函數標記二進制圖像,但未檢測到紅色區域中的字符和藍色區域中的數字10。我能做些什麼來檢測角色?在特殊盤中標記字符
車牌樣本:
我想查找牌照中的所有連接組件。首先,我對圖像進行閾值處理,然後在opencv中使用連接的組件函數標記二進制圖像,但未檢測到紅色區域中的字符和藍色區域中的數字10。我能做些什麼來檢測角色?在特殊盤中標記字符
車牌樣本:
我敢打賭,你可能會也有問題,如果你想看看限圖像。
我假設你已經使用了一個閾值(也可能是灰度)。但是在這裏你有三種效果:圖像由幾個區域組成,顏色和影子。
你可能想看看Adaptive Thresholding,可能還跟着Grab-cut
我使用自適應閾值製作五個不同的二值圖像但不工作 – sina
嘗試使用Niblack閾值。這是我得到的窗口大小= 5和k = 4.25
我將圖像轉換爲灰度,然後做Niblack閾值。這是一個Python代碼示例。 (代碼不包括連接成分分析和遮蔽,這是需要得到正確的輸出)
import cv2
import numpy as np
from skimage.filters import threshold_niblack
image = cv2.imread('IRplate.jpg')
B_Wimage = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
thresh = threshold_niblack(B_Wimage, window_size=5, k=4.25)
ret,thresh = cv2.threshold(thresh,0,255,cv2.THRESH_BINARY_INV)
cv2.imshow('A1',thresh)
k = cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
你將不得不做的閾值的圖像上的一些侵蝕/擴張和連接成分分析來獲得右邊的清潔結果。
希望這會有所幫助! :)
圖像1中的字符B在紅色區域 – sina