opencv学习-----数字图像与机器视觉基础（二）改变图像颜色格式以及切割车牌
opencv学习-----数字图像与机器视觉（二）
- 学习参考资料上提供的各种示例代码，完成数字图像处理与图像文件的操作。1）将彩色图像文件转换为灰度文件（使用opencv和不使用opencv两个方式）；2）将彩色图像(RGB)转为HSV、HSI 格式。3）（选做）打开车牌图片文件，将车牌数字分割为单个的字符图片 (使用opencv和不使用opencv两个方式)
使用opencv的方式将图像文件转换为灰度文件
我的原来的图片是
代码
import cv2 as cv
# 读取图片
image = cv.imread('park.jpg')
# 将图片转为灰度图
gray_image = cv.cvtColor(image, code=cv.COLOR_BGR2GRAY)
# 显示图片
cv.imshow('image', gray_image)
# 等待键盘输入，单位是毫秒，0表示无限等待
cv.waitKey(0)
cv.destroyAllWindows()
不使用opencv
from PIL import Image
I = Image.open('Sl.png')
I.show()
L = I.convert('L')
L.show()
将图片转换为HSV和 HSI格式
将彩色图像（RGB）转换为HSV格式
import cv2 as cv
image = cv.imread('park.jpg')
hsv = cv.cvtColor(image, cv.COLOR_BGR2HSV)
# 显示图片
cv.imshow('hsv', hsv)
# 等待键盘输入
cv.waitKey(0)
将彩色图像（RGB）转换为HSI格式
import cv2
import numpy as np
def rgbtohsi(rgb_lwpImg):
rows = int(rgb_lwpImg.shape[0])
cols = int(rgb_lwpImg.shape[1])
b, g, r = cv2.split(rgb_lwpImg)
# 归一化到[0,1]
b = b / 255.0
g = g / 255.0
r = r / 255.0
hsi_lwpImg = rgb_lwpImg.copy()
H, S, I = cv2.split(hsi_lwpImg)
for i in range(rows):
for j in range(cols):
num = 0.5 * ((r[i, j]-g[i, j])+(r[i, j]-b[i, j]))
den = np.sqrt((r[i, j]-g[i, j])**2+(r[i, j]-b[i, j])*(g[i, j]-b[i, j]))
theta = float(np.arccos(num/den))
if den == 0:
H = 0
elif b[i, j] <= g[i, j]:
H = theta
else:
H = 2*3.14169265 - theta
min_RGB = min(min(b[i, j], g[i, j]), r[i, j])
sum = b[i, j]+g[i, j]+r[i, j]
if sum == 0:
S = 0
else:
S = 1 - 3*min_RGB/sum
H = H/(2*3.14159265)
I = sum/3.0
# 输出HSI图像，扩充到255以方便显示，一般H分量在[0,2pi]之间，S和I在[0,1]之间
hsi_lwpImg[i, j, 0] = H*255
hsi_lwpImg[i, j, 1] = S*255
hsi_lwpImg[i, j, 2] = I*255
return hsi_lwpImg
if __name__ == '__main__':
rgb_lwpImg = cv2.imread("Sl.png")
hsi_lwpImg = rgbtohsi(rgb_lwpImg)
cv2.imshow('rgb_lwpImg', rgb_lwpImg)
cv2.imshow('hsi_lwpImg', hsi_lwpImg)
key = cv2.waitKey(0) & 0xFF
if key == ord('q'):
cv2.destroyAllWindows()
车牌数字分割
这里我使用的车牌案例如下`
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
具体代码如下
# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Thu Dec 23 20:38:44 2021
@author: 13774
"""
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[:2]:
imgArray[x][y] = cv2.resize(
imgArray[x][y], (0, 0), None, scale, scale)
else:
imgArray[x][y] = cv2.resize(imgArray[x][y], (imgArray[0][0].shape[1], imgArray[0][0].shape[0]),
None, scale, scale)
if len(imgArray[x][y].shape) == 2:
imgArray[x][y] = cv2.cvtColor(
imgArray[x][y], cv2.COLOR_GRAY2BGR)
imageBlank = np.zeros((height, width, 3), np.uint8)
hor = [imageBlank] * rows
hor_con = [imageBlank] * rows
for x in range(0, rows):
hor[x] = np.hstack(imgArray[x])
ver = np.vstack(hor)
else:
for x in range(0, rows):
if imgArray[x].shape[:2] == imgArray[0].shape[:2]:
imgArray[x] = cv2.resize(
imgArray[x], (0, 0), None, scale, scale)
else:
imgArray[x] = cv2.resize(
imgArray[x], (imgArray[0].shape[1], imgArray[0].shape[0]), None, scale, scale)
if len(imgArray[x].shape) == 2:
imgArray[x] = cv2.cvtColor(imgArray[x], cv2.COLOR_GRAY2BGR)
hor = np.hstack(imgArray)
ver = hor
return ver
# 分割结果输出路径
output_dir = "./output/"
# 车牌路径
file_path = "./car/"
# 读取所有车牌
cars = os.listdir(file_path)
cars.sort()
# 循环操作每一张车牌
for car in cars:
# 读取图片
print("正在处理"+file_path+car)
src = cv2.imread(file_path+car)
img = src.copy()
# 预处理去除螺丝点
cv2.circle(img, (145, 20), 10, (255, 0, 0), thickness=-1)
cv2.circle(img, (430, 20), 10, (255, 0, 0), thickness=-1)
cv2.circle(img, (145, 170), 10, (255, 0, 0), thickness=-1)
cv2.circle(img, (430, 170), 10, (255, 0, 0), thickness=-1)
cv2.circle(img, (180, 90), 10, (255, 0, 0), thickness=-1)
# 转灰度
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 二值化
adaptive_thresh = cv2.adaptiveThreshold(
gray, 255, cv2.ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C, cv2.THRESH_BINARY_INV, 333, 1)
# 闭运算
kernel = np.ones((5, 5), int)
morphologyEx = cv2.morphologyEx(adaptive_thresh, cv2.MORPH_CLOSE, kernel)
# 找边界
contours, hierarchy = cv2.findContours(
morphologyEx, cv2.RETR_LIST, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
# 画边界
img_1 = img.copy()
cv2.drawContours(img_1, contours, -1, (0, 0, 0), -1)
imgStack = stackImages(
0.7, ([src, img, gray], [adaptive_thresh, morphologyEx, img_1]))
cv2.imshow("imgStack", imgStack)
cv2.waitKey(0)
# 转灰度为了方便切割
gray_1 = cv2.cvtColor(img_1, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 每一列的白色数量
white = []
# 每一列的黑色数量
black = []
# 区域高度取决于图片高
height = gray_1.shape[0]
# 区域宽度取决于图片宽
width = gray_1.shape[1]
# 最大白色数量
white_max = 0
# 最大黑色数量
black_max = 0
# 计算每一列的黑白色像素总和
for i in range(width):
s = 0 # 这一列白色总数
t = 0 # 这一列黑色总数
for j in range(height):
if gray_1[j][i] == 255:
s += 1
if gray_1[j][i] == 0:
t += 1
white_max = max(white_max, s)
black_max = max(black_max, t)
white.append(s)
black.append(t)
# 找到右边界
def find_end(start):
end = start + 1
for m in range(start + 1, width - 1):
# 基本全黑的列视为边界
if black[m] >= black_max * 0.95: # 0.95这个参数请多调整，对应下面的0.05
end = m
break
return end
# 临时变量
n = 1
# 起始位置
start = 1
# 结束位置
end = 2
# 分割结果数量
num = 0
# 分割结果
res = []
# 保存分割结果路径,以图片名命名
output_path = output_dir + car.split('.')[0]
if not os.path.exists(output_path):
os.makedirs(output_path)
# 从左边网右边遍历
while n < width - 2:
n += 1
# 找到白色即为确定起始地址
# 不可以直接 white[n] > white_max
if white[n] > 0.05 * white_max:
start = n
# 找到结束坐标
end = find_end(start)
# 下一个的起始地址
n = end
# 确保找到的是符合要求的,过小不是车牌号
if end - start > 10:
# 分割
char = gray_1[1:height, start - 5:end + 5]
# 保存分割结果到文件
cv2.imwrite(output_path+'/' + str(num) + '.jpg', char)
num += 1
# 重新绘制大小
char = cv2.resize(char, (300, 300),
interpolation=cv2.INTER_CUBIC)
# 添加到结果集合
res.append(char)
# cv2.imshow("imgStack", char)
# cv2.waitKey(0)
# 构造结果元祖方便结果展示
res2 = (res[:2], res[2:4], res[4:6], res[6:])
# 显示结果
imgStack = stackImages(0.5, res2)
cv2.imshow("imgStack", imgStack)
cv2.waitKey(0)
一张图片依次转换的过程如下
切割完成后每个字符拼接显示如下图所示
将一张车牌分割成各个小部分并保存结果如下图所示。
参考博客
