python提取图片中的数字_用Python-OpenCV从车牌图像中提取数字和字母

下面是一个使用简单阈值+轮廓过滤的方法将图像转换为灰度和Otsu阈值

找到轮廓并使用轮廓区域进行过滤

提取并保存ROI

我们首先转换为灰度，然后转换为大津阈值，以获得二值图像

接下来我们使用cv2.findContours()找到轮廓。为了保持字母/数字的相同顺序，我们将^{}与left-to-right参数一起使用，以确保当我们迭代这些轮廓时，每个轮廓的顺序都是正确的。对于每个轮廓，我们使用最小和最大面积阈值进行过滤，以确保只保留所需文本的轮廓。一旦我们得到了过滤后的ROI，我们使用Numpy切片来提取/保存ROI。这是只包含所需文本的过滤掩码

检测到的数字和字母

按正确的顺序提取ROI

import cv2

import numpy as np

from imutils import contours

image = cv2.imread('1.jpg')

mask = np.zeros(image.shape, dtype=np.uint8)

gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

thresh = cv2.threshold(gray, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV + cv2.THRESH_OTSU)[1]

cnts = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

cnts = cnts[0] if len(cnts) == 2 else cnts[1]

(cnts, _) = contours.sort_contours(cnts, method="left-to-right")

ROI_number = 0

for c in cnts:

area = cv2.contourArea(c)

if area < 800 and area > 200:

x,y,w,h = cv2.boundingRect(c)

ROI = 255 - thresh[y:y+h, x:x+w]

cv2.drawContours(mask, [c], -1, (255,255,255), -1)

cv2.imwrite('ROI_{}.png'.format(ROI_number), ROI)

ROI_number += 1

cv2.imshow('mask', mask)

cv2.imshow('thresh', thresh)

cv2.waitKey()

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