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知足常乐|最优！python+opencv实现蓝色车牌字符分割( 二 )


#---第4步：定义函数找到结束点---def find_end(start,arg,black,white,width,black_max,white_max):end=start+1for m in range(start+1,width-1):#0.98与下面的0.02对应if (black[m] if arg else white[m])>(0.98*black_max if arg else 0.98*white_max):end=mbreakreturn end4.5 第5步：分割字符和保存字符 ， 注意cv2格式的显示、保存和操作enter下一步 。
n=1start=1end=2word = []while n(0.02*white_max if arg else 0.02*black_max):start=n#调用前面的函数 ， 找结束点endend=find_end(start,arg,black,white,width,black_max,white_max)n=endif end-start>5:cj=img_thre[1:height,start:end]#保存分割的图片cv2.imwrite("/home/xgj/Desktop/carcut/result/%s.jpg" % (n),cj)cv2.imshow('solocutlicense',cj)word.append(cj)cv2.waitKey(0)cv2.waitKey(0)cv2.destroyAllWindows()4.6 第6步：用matplotlib将汽车车牌在一张图中并排显示 ， 顺带复习matplotlib 。
from matplotlib import pyplot as plt#这个可以放在前面for i,j in enumerate(word):plt.subplot(1,8,i+1)plt.imshow(word[i],cmap='gray')plt.show()5 完整代码：
#---第1步：导出模块---import cv2import numpy as np#---第2步：图片的预处理---# 2-1：读取抠出来的蓝色车牌img=cv2.imread('/home/xgj/Desktop/carcut/1.png')cv2.imshow('carblurpai',img)cv2.waitKey(0)# 2-2：图像归一化img_resize = cv2.resize(img,(136,36),interpolation=cv2.INTER_AREA)# 2-3：灰度化+二值化img_gray_1 = cv2.cvtColor(img_resize,cv2.COLOR_BGR2GRAY)ret1,img_thre_1 = cv2.threshold(img_gray_1,0,255,cv2.THRESH_BINARY+cv2.THRESH_OTSU)# 2-4：高斯模糊img_gaus = cv2.GaussianBlur(img_resize,(3,5),0) # 2-5：灰度处理img_gray = cv2.cvtColor(img_gaus,cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 2-6：图像黑白的二值化ret,img_thre = cv2.threshold(img_gray,0,255,cv2.THRESH_BINARY+cv2.THRESH_OTSU) #---第3步：判断底色和字色---# 3-1：初始化定义列表white=[]black=[]height=img_thre.shape[0]width=img_thre.shape[1] white_max=0black_max=0# 3-2：计算每一列的黑白像素总和for i in range(width):line_white=0line_black=0for j in range(height):if img_thre[j][i]==255:line_white+=1if img_thre[j][i]==0:line_black+=1white_max=max(white_max,line_white)black_max=max(black_max,line_black)white.append(line_white)black.append(line_black)# 3-3：arg为true表示黑底白字 ， False为白底黑字arg=Trueif black_max(0.98*black_max if arg else 0.98*white_max):end=mbreakreturn end#---第5步：分割字符并保存字符---n=1start=1end=2word = []while n(0.02*white_max if arg else 0.02*black_max):start=n#调用前面的函数 ， 找结束点endend=find_end(start,arg,black,white,width,black_max,white_max)n=endif end-start>5:cj=img_thre[1:height,start:end]#保存分割的图片cv2.imwrite("/home/xgj/Desktop/carcut/result/%s.jpg" % (n),cj)cv2.imshow('solocutlicense',cj)word.append(cj)cv2.waitKey(0)cv2.waitKey(0)cv2.destroyAllWindows()#---第6步：---再加用matplotlib展示from matplotlib import pyplot as plt#这个可以放在前面for i,j in enumerate(word):plt.subplot(1,8,i+1)plt.imshow(word[i],cmap='gray')plt.show()


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