我想查找牌照中的所有连接组件。首先,我对图像进行阈值处理,然后在opencv中使用连接的组件函数标记二进制图像,但未检测到红色区域中的字符和蓝色区域中的数字10。我能做些什么来检测角色?在特殊盘中标记字符
车牌样本:
我想查找牌照中的所有连接组件。首先,我对图像进行阈值处理,然后在opencv中使用连接的组件函数标记二进制图像,但未检测到红色区域中的字符和蓝色区域中的数字10。我能做些什么来检测角色?在特殊盘中标记字符
车牌样本:
我敢打赌,你可能会也有问题,如果你想看看限图像。
我假设你已经使用了一个阈值(也可能是灰度)。但是在这里你有三种效果:图像由几个区域组成,颜色和影子。
你可能想看看Adaptive Thresholding,可能还跟着Grab-cut
我使用自适应阈值制作五个不同的二值图像但不工作 – sina
尝试使用Niblack阈值。这是我得到的窗口大小= 5和k = 4.25
我将图像转换为灰度,然后做Niblack阈值。这是一个Python代码示例。 (代码不包括连接成分分析和遮蔽,这是需要得到正确的输出)
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()
你将不得不做的阈值的图像上的一些侵蚀/扩张和连接成分分析来获得右边的清洁结果。
希望这会有所帮助! :)
图像1中的字符B在红色区域 – sina