使用OpenCV Python和Tesseract从图像中读取车牌号

Question

我有一个问题，因为我的照片有单独的注册。现在我想从照片中获取注册号码。不幸的是，我编写的代码效率非常低，我希望能够获得更高的效率。有什么提示吗？

第一阶段，照片像这样：

然后将照片转换为灰色，并只保留黑色对比度。

hsv = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2HSV)

# define range of black color in HSV
lower_val = np.array([0,0,0])
upper_val = np.array([179,100,130])

# Threshold the HSV image to get only black colors
mask = cv2.inRange(hsv, lower_val, upper_val)

接收

我能添加或做些什么来提高程序的效果。程序是否有一种方法可以稍微恢复注册？ 这样做会有所帮助吗？

configr = ('-l eng --oem 1 --psm 6-c tessedit_char_whitelist=ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ0123456789')

text = pytesseract.image_to_string(mask,lang='eng', config=configr)

print(text)

- Rakkos

Answer 1

这里有一种方法：

1. 颜色阈值提取黑色文本。我们加载图像，将其转换为HSV颜色空间，定义下限和上限颜色范围，并使用 cv2.inRange() 进行颜色阈值处理并获取二进制掩模。

2. 执行形态学操作。创建一个核并执行形态闭合以填充轮廓中的孔。

3. 过滤车牌轮廓。查找轮廓并使用边框矩形面积进行过滤。如果一个轮廓通过此过滤器，我们会提取ROI并将其粘贴到新的空白掩模中。

4. 使用 Pytesseract 进行OCR。我们反转图像以使目标文本为黑色，然后输入到Pytesseract中。

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下面是每个步骤的可视化：

从颜色阈值和形态闭合中获得的掩模

高亮显示车牌轮廓的过滤结果

将车牌轮廓粘贴到空白掩模上

准备用于Tesseract的反转图像

Tesseract OCR的结果

PZ 689LR

代码

import numpy as np
import pytesseract
import cv2

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

# Load image, create blank mask, convert to HSV, define thresholds, color threshold
image = cv2.imread('1.png')
result = np.zeros(image.shape, dtype=np.uint8)
hsv = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2HSV)
lower = np.array([0,0,0])
upper = np.array([179,100,130])
mask = cv2.inRange(hsv, lower, upper)

# Perform morph close and merge for 3-channel ROI extraction
kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (3,3))
close = cv2.morphologyEx(mask, cv2.MORPH_CLOSE, kernel, iterations=1)
extract = cv2.merge([close,close,close])

# Find contours, filter using contour area, and extract using Numpy slicing
cnts = cv2.findContours(close, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
cnts = cnts[0] if len(cnts) == 2 else cnts[1]
for c in cnts:
    x,y,w,h = cv2.boundingRect(c)
    area = w * h
    if area < 5000 and area > 2500:
        cv2.rectangle(image, (x, y), (x + w, y + h), (36,255,12), 3)
        result[y:y+h, x:x+w] = extract[y:y+h, x:x+w] 

# Invert image and throw into Pytesseract
invert = 255 - result
data = pytesseract.image_to_string(invert, lang='eng',config='--psm 6')
print(data)

cv2.imshow('image', image)
cv2.imshow('close', close)
cv2.imshow('result', result)
cv2.imshow('invert', invert)
cv2.waitKey()

- nathancy