EasyPR源码剖析(4):车牌定位之Sobel算子定位
一、简介
sobel算子主要是用于获得数字图像的一阶梯度,常见的应用是边缘检测。
Ⅰ.水平变化: 将 I 与一个奇数大小的内核进行卷积。比如,当内核大小为3时, 的计算结果为:
Ⅱ.垂直变化: 将: I 与一个奇数大小的内核进行卷积。比如,当内核大小为3时, 的计算结果为:
Opencv中Sobel函数使用扩展的Sobel算子,来计算一阶、二阶、三阶或混合图像差分。
CV_EXPORTS_W void Sobel( InputArray src, OutputArray dst, int ddepth, int dx,int dy,int ksize=3, double scale=1,double delta=0, int borderType=BORDER_DEFAULT );
- 第一个参数,InputArray 类型的src,为输入图像,填Mat类型即可。
- 第二个参数,OutputArray类型的dst,即目标图像,函数的输出参数,需要和源图片有一样的尺寸和类型。
- 第三个参数,int类型的ddepth,输出图像的深度。
- 第四个参数,int类型dx,x 方向上的差分阶数。
- 第五个参数,int类型dy,y方向上的差分阶数。
- 第六个参数,int类型ksize,有默认值3,表示Sobel核的大小;必须取1,3,5或7。
- 第七个参数,double类型的scale,计算导数值时可选的缩放因子,默认值是1,表示默认情况下是没有应用缩放的。我们可以在文档中查阅getDerivKernels的相关介绍,来得到这个参数的更多信息。
- 第八个参数,double类型的delta,表示在结果存入目标图(第二个参数dst)之前可选的delta值,有默认值0。
- 第九个参数, int类型的borderType,我们的老朋友了(万年是最后一个参数),边界模式,默认值为BORDER_DEFAULT。这个参数可以在官方文档中borderInterpolate处得到更详细的信息。
具体的Sobel算子使用实例如下面代码所示:
/// Generate grad_x and grad_y Mat grad_x, grad_y; Mat abs_grad_x, abs_grad_y; /// Gradient X //Scharr( src_gray, grad_x, ddepth, 1, 0, scale, delta, BORDER_DEFAULT ); //Calculates the first, second, third, or mixed image derivatives using an extended Sobel operator. Sobel( src_gray, grad_x, ddepth, 1, 0, 3, scale, delta, BORDER_DEFAULT ); convertScaleAbs( grad_x, abs_grad_x ); /// Gradient Y //Scharr( src_gray, grad_y, ddepth, 0, 1, scale, delta, BORDER_DEFAULT ); Sobel( src_gray, grad_y, ddepth, 0, 1, 3, scale, delta, BORDER_DEFAULT ); convertScaleAbs( grad_y, abs_grad_y ); /// Total Gradient (approximate) addWeighted( abs_grad_x, 0.5, abs_grad_y, 0.5, 0, grad );
二、Sobel算子定位
Sobel定位主要函数为 plateSobelLocate() ,主要处理函数有两个,一个是 sobelFrtSearch() ,另一个是对定位区域进行偏斜扭转的函数deskew(),deskew()后面会统一详细讲解,这边我们主要看一下通过sobel算子定位的函数 sobelFrtSearch() 。
sobelFrtSearch()函数中通过 sobelOper() 进行sobel定位,主要步骤如下:
1、对图像进行高斯滤波,为Sobel算子计算去除干扰噪声;
2、图像灰度化,提高运算速度;
3、对图像进行Sobel运算,得到图像的一阶水平方向导数;
4、通过otsu进行阈值分割;
5、通过形态学闭操作,连接车牌区域。
此处通过Sobel算子进行车牌定位,仅仅做水平方向求导,而不做垂直方向求导。这样做的意义是,如果做了垂直方向求导,会检测出很多水平边缘。水平边缘多也许有利于生成更精确的轮廓,但是由于有些车子前端太多的水平边缘了,例如车头排气孔,标志等等,很多的水平边缘会误导我们的连接结果,导致我们得不到一个恰好的车牌位置。
具体实现代码如下所示:
1 int CPlateLocate::sobelOper(const Mat &in, Mat &out, int blurSize, int morphW,int morphH) { 2 Mat mat_blur; 3 mat_blur = in.clone(); 4 GaussianBlur(in, mat_blur, Size(blurSize, blurSize), 0, 0, BORDER_DEFAULT); 5 6 Mat mat_gray; 7 if (mat_blur.channels() == 3) 8 cvtColor(mat_blur, mat_gray, CV_RGB2GRAY); 9 else 10 mat_gray = mat_blur; 11 12 int scale = SOBEL_SCALE; 13 int delta = SOBEL_DELTA; 14 int ddepth = SOBEL_DDEPTH; 15 16 Mat grad_x, grad_y; 17 Mat abs_grad_x, abs_grad_y; 18 19 20 Sobel(mat_gray, grad_x, ddepth, 1, 0, 3, scale, delta, BORDER_DEFAULT); 21 convertScaleAbs(grad_x, abs_grad_x); 22 23 Mat grad; 24 addWeighted(abs_grad_x, SOBEL_X_WEIGHT, 0, 0, 0, grad); 25 26 Mat mat_threshold; 27 double otsu_thresh_val = 28 threshold(grad, mat_threshold, 0, 255, CV_THRESH_OTSU + CV_THRESH_BINARY); 29 30 31 Mat element = getStructuringElement(MORPH_RECT, Size(morphW, morphH)); 32 morphologyEx(mat_threshold, mat_threshold, MORPH_CLOSE, element); 33 34 out = mat_threshold; 35 36 return 0; 37 }
View Code
上述图像经过处理之后,可以直接对图像轮廓进行搜索,轮廓搜索将全图的轮廓都搜索出来了,需要进行筛选,对轮廓求最小外接矩形,并在 verifySizes() 中进行验证,不满足条件的删除。 具体实现代码如下所示:
1 int CPlateLocate::sobelFrtSearch(const Mat &src, 2 vector<Rect_<float>> &outRects) { 3 Mat src_threshold; 4 5 sobelOper(src, src_threshold, m_GaussianBlurSize, m_MorphSizeWidth, 6 m_MorphSizeHeight); 7 8 vector<vector<Point>> contours; 9 findContours(src_threshold, 10 contours, // a vector of contours 11 CV_RETR_EXTERNAL, 12 CV_CHAIN_APPROX_NONE); // all pixels of each contours 13 14 vector<vector<Point>>::iterator itc = contours.begin(); 15 16 vector<RotatedRect> first_rects; 17 18 while (itc != contours.end()) { 19 RotatedRect mr = minAreaRect(Mat(*itc)); 20 21 22 if (verifySizes(mr)) { 23 first_rects.push_back(mr); 24 25 float area = mr.size.height * mr.size.width; 26 float r = (float) mr.size.width / (float) mr.size.height; 27 if (r < 1) r = (float) mr.size.height / (float) mr.size.width; 28 } 29 30 ++itc; 31 } 32 33 for (size_t i = 0; i < first_rects.size(); i++) { 34 RotatedRect roi_rect = first_rects[i]; 35 36 Rect_<float> safeBoundRect; 37 if (!calcSafeRect(roi_rect, src, safeBoundRect)) continue; 38 39 outRects.push_back(safeBoundRect); 40 } 41 return 0; 42 }
View Code
经过上述步骤后,为了进一步提高搜索的准确性,EasyPR里面对第一次搜索出的矩形扩大一定范围后,进行了二次搜素,具体函数为 sobelSecSearchPart() 。sobelSecSearchPart() 函数和 sobelFrtSearch() 大致过程是类似的,此处不再详细叙述,唯一的不同是sobelSecSearchPart() 对车牌上铆钉的去除进行了对应的处理。之后对定位区域进行偏斜扭转 deskew()处理之后,即可得到车牌定位的结果。
转载于:https://www.cnblogs.com/freedomker/p/7248393.html
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