python车牌字符分割,Python+OpenCV实现车牌字符分割和识别

最近做一个车牌识别项目，入门级别的，十分简单。

车牌识别总体分成两个大的步骤：

一、车牌定位：从照片中圈出车牌

二、车牌字符识别

这里只说第二个步骤，字符识别包括两个步骤：

1、图像处理

原本的图像每个像素点都是RGB定义的，或者称为有R/G/B三个通道。在这种情况下，很难区分谁是背景，谁是字符，所以需要对图像进行一些处理，把每个RGB定义的像素点都转化成一个bit位(即0-1代码)，具体方法如下：

①将图片灰度化

名字拗口，但是意思很好理解，就是把每个像素的RGB都变成灰色的RGB值，而灰色的RGB值是R=G=B的。具体怎么改变暂且忽略，因为OpenCV有封装好的函数。

②将灰度图片二值化

我们做第一步的目的就是为了让每个像素都可以转变成0或1。再解释一下，既然每个像素的RGB值都相等了，那么将这个值称为灰度值，假设一张灰度车牌图片中，背景的灰度值集中在180(十进制)左右，而字符的灰度值集中在20左右，那么我们规定一个中间值100，小于100的像素点就可以全部变成0，大于100的像素点可以全部变成1，这样就实现了二值化。

③旋转调平

这个就不说了。

④去燥

这个涉及另外一些方法，以后有时间再补充，入门项目不作要求。

2、图像切割和识别

①图像切割

切割可以很简单，也可以很难，关键是方法的选择。

在这就用最弱智的方法进行切割吧。

图片现在已经成为一个0-1矩阵了，其中要么0是背景而1是字符，或者1是背景而0是字符，那就简单粗暴地用每一列的0-1数来切割。

我先在这里假设图片几乎水平，而且几乎没有噪点，具体方法如下：

a.将每一列的1值和0值分别统计起来。

b.根据每一列的0-1总和变换来切割字符

②图像识别

将每一个字符的图片分割出来后，就可以根据模板来判断是哪个字符了。

简单的方法有两种：

a.逐个像素比对，如果一致则count加一，最后根据count值确定匹配结果。

b.投影匹配：将每行、每列的像素位统计起来，根据差值大小来确定匹配结果。

两种方法结合效果很好。

具体的识别之后再补充。

下面是字符分割的代码。

源程序中没有将图片输出，而只是显示出来，下面是执行结果

原图片：

灰度图片：

二值图片：(白底黑字)

分割后：

总体分割效果还是补充。但是遇到干扰较多的图片，比如左右边框太大、噪点太多，这样就不能分割出来，各位可以试一下不同的照片。

以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持服务器之家。

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