Python 图像中车牌号的提取

我想在数据库中找到要搜索的车牌号。由于沙特板块不同，我面临这个问题

代码的结果

我目前的方法是使用边缘检测在openCV中搜索交叉点。我怎样才能找到十字架并取下下面的字符（使用容器和边缘检测）

感谢您的帮助

这里有一个方法：

• 将图像转换为灰度和高斯模糊
• 获得二值图像的大津阈值
• 查找轮廓并从左到右对轮廓排序，以保持顺序
• 遍历轮廓并过滤底部的两个矩形
• 提取ROI和OCR

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在转换为灰度和高斯模糊后，我们使用大津阈值得到二值图像。我们找到轮廓，然后使用

从左到右

参数对轮廓进行排序。这一步使轮廓保持有序。在此，我们迭代轮廓，并使用以下三种过滤条件执行轮廓过滤：

• 轮廓必须大于某些指定的阈值区域（

  3000

  ）
• 宽度必须大于高度
• 每个ROI的中心必须位于图像的下半部分。我们找到每个轮廓的中心，并将其与图像上的位置进行比较

如果一个ROI通过了这些过滤条件，我们使用numpy切片提取ROI，然后将其放入PyteSeract。以下是检测到的通过过滤器的ROI，以绿色突出显示

因为我们已经有了边界框，所以我们提取每个ROI

我们将每个单独的ROI逐个放入PyteSeract中，以构建我们的车牌字符串。这是结果

License plate: 430SRU

代码

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你想检测到“430SRU”？是的，我想要。谢谢你的帮助，它能在rassbrry pi4中使用吗？是的，你可以，只要你安装所需的库。只有当我通过一个图版图像时，它才能工作。但是当我经过汽车图像时。它无法检测。是的，此代码基于您输入的车牌图像的假设。如果你给它一个普通的汽车图像，它应该不起作用。你需要提取投资回报率的地方，然后你可以使用这个代码我怎么可以这样做？

License plate: 430SRU

import cv2
import pytesseract
from imutils import contours

pytesseract.pytesseract.tesseract_cmd = r"C:\Program Files\Tesseract-OCR\tesseract.exe"

image = cv2.imread('1.png')
height, width, _ = image.shape
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
blur = cv2.GaussianBlur(gray, (5,5), 0)
thresh = cv2.threshold(blur, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY + 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")

plate = ""
for c in cnts:
    area = cv2.contourArea(c)
    x,y,w,h = cv2.boundingRect(c)
    center_y = y + h/2
    if area > 3000 and (w > h) and center_y > height/2:
        ROI = image[y:y+h, x:x+w]
        data = pytesseract.image_to_string(ROI, lang='eng', config='--psm 6')
        plate += data

print('License plate:', plate)