[机器学习]车牌分割

一、OpenCV+Python车牌字符分割

车牌号检测大致分为以下四个部分：

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

处理原理

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：

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

二、代码实现

为了方便处理，我们新建一个名为cp的文件夹，将要识别的车牌按照cp1.BMP的方式命名

代码

import cv2
import numpy as np
import os
def stackImages(scale, imgArray):
    """ 将多张图像压入同一个窗口显示 :param scale:float类型，输出图像显示百分比，控制缩放比例，0.5=图像分辨率缩小一半 :param imgArray:元组嵌套列表，需要排列的图像矩阵 :return:输出图像 """
    rows = len(imgArray)
    cols = len(imgArray[0])

    rowsAvailable = isinstance(imgArray[0], list)

    # 用空图片补齐
    for i in range(rows):
        tmp = cols - len(imgArray[i])
        for j in range(tmp):
            img = np.zeros((imgArray[0][0].shape[0], imgArray[0][0].shape[1]), dtype='uint8')
            imgArray[i].append(img)

    # 判断维数
    if rows>=2:
        width = imgArray[0][0].shape[1]
        height = imgArray[0][0].shape[0]

    else:
        width = imgArray[0].shape[1]
        height = imgArray[0].shape[0]

    if rowsAvailable:
        for x in range(0, rows):
            for y in range(0, cols):
                if imgArray[x][y].shape[:2] == imgArray[0][0].shape