OpenCV+Python识别车牌和字符分割

本篇文章主要基于 python 语言和OpenCV库（cv2）进行车牌区域识别和字符分割，开篇之前针对在python中安装opencv的环境这里不做介绍，可以自行安装配置！

车牌号检测需要大致分为四个部分：

• 1.车辆图像获取
• 2.车牌定位、
• 3.车牌字符分割
• 4.车牌字符识别

具体介绍

车牌定位需要用到的是图片二值化为黑白后进canny边缘检测后多次进行开运算与闭运算用于消除小块的区域，保留大块的区域，后用cv2.rectangle选取矩形框，从而定位车牌位置

车牌字符的分割前需要准备的是只保留车牌部分，将其他部分均变为黑色背景。这里我采用cv2.grabCut方法，可将图像分割成前景与背景。分割完成后，再经过二值化为黑白图后即可进行字符分割。由于图像中只有黑色和白色像素，因此我们需要通过图像的白色像素和黑色像素来分割开字符。即分别通过判断每一行每一列的黑色白色像素值的位置，来定位出字符。

具体步骤如下：

• 1.灰度转换：将彩色图片转换为灰度图像，常见的R=G=B=像素平均值。
• 2.高斯平滑和中值滤波：去除噪声。
• 3.Sobel算子：提取图像边缘轮廓，X方向和Y方向平方和开跟。
• 4.二值化处理：图像转换为黑白两色，通常像素大于127设置为255，小于设置为0。
• 5.膨胀和细化：放大图像轮廓，转换为一个个区域，这些区域内包含车牌。
• 6.通过算法选择合适的车牌位置，通常将较小的区域过滤掉或寻找蓝色底的区域。
• 7.标注车牌位置
• 8.图像切割和识别

通过代码实现:

# -*- coding: utf-8 -*-
"""
@email:cuiran2001@163.com
@author: cuiran
"""
import cv2
import numpy as np
from PIL import Image
import os.path
from skimage import io,data
def stretch(img):
    '''
    图像拉伸函数
    '''
    maxi=float(img.max())
    mini=float(img.min())

    for i in range(img.shape[0]):
        for j in range(img.shape[1]):
            img[i,j]=(255/(maxi-mini)*img[i,j]-(255*mini)/(maxi-mini))

    return img

def dobinaryzation(img):
    '''
    二值化处理函数
    '''
    maxi=float(img.max())
    mini=float(img.min())

    x=maxi-((maxi-mini)/2)
    #二值化,返回阈值ret  和  二值化操作后的图像thresh
    ret,thresh=cv2.threshold(img,x,255,cv2.THRESH_BINARY)
    #返回二值化后的黑白图像
    return thresh

def find_rectangle(contour):
    '''
    寻找矩形轮廓
    '''
    y,x=[],[]

    for p in contour:
        y.append(p[0][0])
        x.append(p[0][1])

    return [min(y),min(x),max(y),max(x)]

def locate_license(img,afterimg):
    '''
    定位车牌号
    '''
    img,contours,hierarchy=cv2.findContours(img,cv2.RETR_EXTERNAL,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

    #找出最大的三个区域
    block=[]
    for c in contours:
        #找出轮廓的左上点和右下点，由此计算它的面积和长度比
        r=find_rectangle(c)
        a=(r[2]-r[0])*(r[3]-r[1])   #面积
        s=(r[2]-r[0])*(r[3]-r[1])   #长度比

        block.append([r,a,s])
    #选出面积最大的3个区域
    block=sorted(block,key=lambda b: b[1])[-3:]

    #使用颜色识别判断找出最像车牌的区域
    maxweight,maxindex=0,-1
    for i in range(len(block)):
        b=afterimg[block[i][0][1]:block[i][0][3],block[i][0][0]:block[i][0][2]]
        #BGR转HSV
        hsv=cv2.cvtColor(b,cv2.COLOR_BGR2HSV)
        #蓝色车牌的范围
        lower=np.array([100,50,50])
        upper=np.array([140,255,255])
        #根据阈值构建掩膜
        mask=cv2.inRange(hsv,lower,upper)
        #统计权值
        w1=0
        for m in mask:
            w1+=m/255

        w2=0
        for n in w1:
            w2+=n

        #选出最大权值的区域
        if w2>maxweight:
            maxindex=i
            maxweight=w2

    return block[maxindex][0]

def find_license(img):
    '''
    预处理函数
    '''
    m=400*img.shape[0]/img.shape[1]

    #压缩图像
    img=cv2.resize(img,(400,int(m)),interpolation=cv2.INTER_CUBIC)

    #BGR转换为灰度图像
    gray_img=cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)

    #灰度拉伸
    stretchedimg=stretch(gray_img)

    '''进行开运算，用来去除噪声'''
    r=16
    h=w=r*2+1
    kernel=np.zeros((h,w),np.uint8)
    cv2.circle(kernel,(r,r),r,1,-1)
    #开运算
    openingimg=cv2.morphologyEx(stretchedimg,cv2.MORPH_OPEN,kernel)
    #获取差分图，两幅图像做差  cv2.absdiff('图像1','图像2')
    strtimg=cv2.absdiff(stretchedimg,openingimg)

    #图像二值化
    binaryimg=dobinaryzation(strtimg)

    #canny边缘检测
    canny=cv2.Canny(binaryimg,binaryimg.shape[0],binaryimg.shape[1])

    '''消除小的区域，保留大块的区域，从而定位车牌'''
    #进行闭运算
    kernel=np.ones((5,19),np.uint8)
    closingimg=cv2.morphologyEx(canny,cv2.MORPH_CLOSE,kernel)

    #进行开运算
    openingimg=cv2.morphologyEx(closingimg,cv2.MORPH_OPEN,kernel)

    #再次进行开运算
    kernel=np.ones((11,5),np.uint8)
    openingimg=cv2.morphologyEx(openingimg,cv2.MORPH_OPEN,kernel)

    #消除小区域，定位车牌位置
    rect=locate_license(openingimg,img)

    return rect,img

def cut_license(afterimg,rect):
    '''
    图像分割函数
    '''
    #转换为宽度和高度
    rect[2]=rect[2]-rect[0]
    rect[3]=rect[3]-rect[1]
    rect_copy=tuple(rect.copy())
    rect=[0,0,0,0]
    #创建掩膜
    mask=np.zeros(afterimg.shape[:2],np.uint8)
    #创建背景模型  大小只能为13*5，行数只能为1，单通道浮点型
    bgdModel=np.zeros((1,65),np.float64)
    #创建前景模型
    fgdModel=np.zeros((1,65),np.float64)
    #分割图像
    cv2.grabCut(afterimg,mask,rect_copy,bgdModel,fgdModel,5,cv2.GC_INIT_WITH_RECT)
    mask2=np.where((mask==2)|(mask==0),0,1).astype('uint8')
    img_show=afterimg*mask2[:,:,np.newaxis]

    return img_show

def deal_license(licenseimg):
    '''
    车牌图片二值化
    '''
    #车牌变为灰度图像
    gray_img=cv2.cvtColor(licenseimg,cv2.COLOR_BGR2GRAY)

    #均值滤波  去除噪声
    kernel=np.ones((3,3),np.float32)/9
    gray_img=cv2.filter2D(gray_img,-1,kernel)

    #二值化处理
    ret,thresh=cv2.threshold(gray_img,120,255,cv2.THRESH_BINARY)

    return thresh


def find_end(start,arg,black,white,width,black_max,white_max):
    end=start+1
    for m in range(start+1,width-1):
        if (black[m] if arg else white[m])>(0.98*black_max if arg else 0.98*white_max):
            end=m
            break
    return end


if __name__=='__main__':
    img=cv2.imread('test_images/car001.jpg',cv2.IMREAD_COLOR)
    #预处理图像
    rect,afterimg=find_license(img)

    #框出车牌号
    cv2.rectangle(afterimg,(rect[0],rect[1]),(rect[2],rect[3]),(0,255,0),2)
    cv2.imshow('afterimg',afterimg)

    #分割车牌与背景
    cutimg=cut_license(afterimg,rect)
    cv2.imshow('cutimg',cutimg)

    #二值化生成黑白图
    thresh=deal_license(cutimg)
    cv2.imshow('thresh',thresh)
    cv2.waitKey(0)

    #分割字符
    '''
    判断底色和字色
    '''
    #记录黑白像素总和
    white=[]
    black=[]
    height=thresh.shape[0]  #263
    width=thresh.shape[1]   #400
    #print('height',height)
    #print('width',width)
    white_max=0
    black_max=0
    #计算每一列的黑白像素总和
    for i in range(width):
        line_white=0
        line_black=0
        for j in range(height):
            if thresh[j][i]==255:
                line_white+=1
            if thresh[j][i]==0:
                line_black+=1
        white_max=max(white_max,line_white)
        black_max=max(black_max,line_black)
        white.append(line_white)
        black.append(line_black)
        print('white',white)
        print('black',black)
    #arg为true表示黑底白字，False为白底黑字
    arg=True
    if black_max<white_max:
        arg=False

    n=1
    start=1
    end=2
    s_width=28
    s_height=28
    while n<width-2:
        n+=1
        #判断是白底黑字还是黑底白字  0.05参数对应上面的0.95 可作调整
        if(white[n] if arg else black[n])>(0.02*white_max if arg else 0.02*black_max):
            start=n
            end=find_end(start,arg,black,white,width,black_max,white_max)
            n=end
            if end-start>5:
                cj=thresh[1:height,start:end]

                # new_image = cj.resize((s_width,s_height),Image.BILINEAR)
                # cj=cj.reshape(28, 28)
                print("result/%s.jpg" % (n))
                #保存分割的图片 by cayden
                # cj.save("result/%s.jpg" % (n))
                infile="result/%s.jpg" % (n)
                io.imsave(infile,cj)

                # im = Image.open(infile)
                # out=im.resize((s_width,s_height),Image.BILINEAR)
                # out.save(infile)

                cv2.imshow('cutlicense',cj)
                cv2.waitKey(0)


    cv2.waitKey(0)
    cv2.destroyAllWindows()

运行效果如图所示

车牌定位并进行处理

车牌分割如图所示