学步园

Python 用的是2.7版本

                                                                                               用于测试的图片

图片膨胀腐蚀化的效果

车牌位置识别结果

因为识别矩形框是加的条件只有长宽比大于等于2，所以识别出来两个矩形框，针对特定情况可以加一些其他限制。

车牌

#coding=utf-8 
#!/usr/bin/env python
 
 
import Image
import cv2
from cv2 import cv
import numpy as np
from pylab import *
import glob
import os 


i = 0
for files in glob.glob('D:/pic/car/*.jpg'):
    filepath,filename = os.path.split(files)
    image = cv2.imread(filepath + '/' + filename)
     # image = cv2.imread('D:/pic/car2.jpg')
    h,w = image.shape[:2]
    #灰度化
    gray = cv2.cvtColor(image,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    grayIPimage = cv.GetImage(cv.fromarray(gray))
    sobel  = cv.CreateImage((w, h),cv2.IPL_DEPTH_16S, 1)  #创建一张深度为16位有符号（-65536~65535）的的图像区域保持处理结果
    cv.Sobel(grayIPimage,sobel,2,0,7)         # 进行x方向的sobel检测
    temp  = cv.CreateImage(cv.GetSize(sobel),cv2.IPL_DEPTH_8U, 1)       #图像格式转换回8位深度已进行下一步处理
    cv.ConvertScale(sobel, temp,0.00390625, 0)
    cv.Threshold(temp, temp, 0, 255, cv2.THRESH_OTSU)
    kernal = cv.CreateStructuringElementEx(3,1, 1, 0, 0)
    cv.Dilate(temp, temp,kernal,2)
    cv.Erode(temp, temp,kernal,4)
    cv.Dilate(temp, temp,kernal,2)
#     cv.ShowImage('1', temp)
    kernal = cv.CreateStructuringElementEx(1,3, 0, 1, 0)
    cv.Erode(temp, temp,kernal,1)
    cv.Dilate(temp, temp,kernal,3)
#     cv.ShowImage('2', temp)
    temp = np.asarray(cv.GetMat(temp))
    contours, heirs  = cv2.findContours(temp,cv2.RETR_EXTERNAL,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
    
    for tours in contours:
        rc = cv2.boundingRect(tours)
        if rc[2]/rc[3] >= 2:
            #rc[0] 表示图像左上角的纵坐标，rc[1] 表示图像左上角的横坐标，rc[2] 表示图像的宽度，rc[3] 表示图像的高度，
            cv2.rectangle(image, (rc[0],rc[1]),(rc[0]+rc[2],rc[1]+rc[3]),(255,0,255))
            imageIp = cv.GetImage(cv.fromarray(image))
            cv.SetImageROI(imageIp, rc)
            imageCopy = cv.CreateImage((rc[2], rc[3]),cv2.IPL_DEPTH_8U, 3)
            cv.Copy(imageIp, imageCopy)
            cv.ResetImageROI(imageIp)
            cv.SaveImage('D:/pic/result/' + str(i) + '.jpg',imageCopy)
            i = i +1
# cv2.imshow("黑底白字",image)      
cv2.waitKey(0)      #暂停用于显示图片