记一篇数字图像课程的实训
基于opencv-python的车牌识别，代码主要参考CSDN上几个版主的代码，对代码进行了一定的优化，一定程度上提高了识别的准确率。并重写了一个GUI界面，添加数据导出功能。
- 使用的模块：
主要模块：cv2
GUI 界面：PyQt5
其他模块：numpyosjsontime - 版本：
python：3.7.1
PyQt5：5.11.3
opencv-python：3.4.3.18 - 完整工程：
GitHub：https://github.com/casuallyName/Python/tree/master/车牌识别
CSDN ：https://download.csdn.net/download/fairytale__/11184445
先放一张运行截图：
基本实现流程：
-
读取图像
使用cv2.imdecode()函数将图片文件转换成流数据，赋值到内存缓存中，便于后续图像操作。使用cv2.resize()函数对读取的图像进行缩放，以免图像过大导致识别耗时过长。 -
降噪
使用cv2.GaussianBlur()进行高斯去噪。使用cv2.morphologyEx()函数进行开运算，再使用cv2.addWeighted()函数将运算结果与原图像做一次融合，从而去掉孤立的小点，毛刺等噪声。
# 高斯去噪
if blur > 0:
img = cv2.GaussianBlur(img, (blur, blur), 0)
oldimg = img
img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# cv2.imshow('GaussianBlur', img)
kernel = np.ones((20, 20), np.uint8)
img_opening = cv2.morphologyEx(img, cv2.MORPH_OPEN, kernel) # 开运算
img_opening = cv2.addWeighted(img, 1, img_opening, -1, 0); # 与上一次开运算结果融合
# cv2.imshow('img_opening', img_opening)
3. 二值化
使用cv2.threshold()函数进行二值化处理，再使用cv2.Canny()函数找到各区域边缘。
ret, img_thresh = cv2.threshold(img_opening, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY + cv2.THRESH_OTSU) # 二值化
img_edge = cv2.Canny(img_thresh, 100, 200)
# cv2.imshow('img_edge', img_edge)
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将图像边缘连接为一个整体
使用cv2.morphologyEx()和cv2.morphologyEx()两个函数分别进行一次开运算（先腐蚀运算，再膨胀运算）和一个闭运算（先膨胀运算，再腐蚀运算），去掉较小区域，同时填平小孔，弥合小裂缝。将车牌位置凸显出来。kernel = np.ones((self.cfg["morphologyr"], self.cfg["morphologyc"]), np.uint8) img_edge1 = cv2.morphologyEx(img_edge, cv2.MORPH_CLOSE, kernel) # 闭运算 img_edge2 = cv2.morphologyEx(img_edge1, cv2.MORPH_OPEN, kernel) # 开运算 # cv2.imshow('img_edge2', img_edge2)
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查找车牌（矩形区域）
查找图像边缘整体形成的矩形区域，可能有很多，车牌就在其中一个矩形区域中，逐个排除不是车牌的矩形区域。车牌形成的矩形区域长宽比在2到5.5之间，因此使用cv2.minAreaRect()函数框选矩形区域计算长宽比，长宽比在2到5.5之间的可能是车牌，其余的矩形排除。最后使用cv2.drawContours()函数将可能是车牌的区域在原图中框选出来。（此处处理结果可能得到多个符合要求的矩形，而未必直接得到车牌位置，因此还需后续处理。）
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图形修正
矩形区域可能是倾斜的矩形，需要矫正，以便使用颜色定位，从而进一步确认是否是车牌。类似下两图（仅列举出两个，可能有很多）。
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颜色识别
使用颜色定位，排除不是车牌的矩形，目前只识别车牌的颜色主要为蓝、绿、黄三种颜色车牌。根据矩形的颜色不同从而选出最可能是车牌的矩形。同时匹配出车牌的类型（颜色类型）。使用参数为*cv2.COLOR_BGR2HSV*的cv2.cvtColor()函数将原始的RGB图像转换成HSV图像，以便定位颜色。
基于HSV颜色模型可知色调H的取值范围为0°～360°，从红色开始按逆时针方向计算，红色为0°，绿色为120°,蓝色为240°。它们的补色是：黄色为60°，青色为180°,品红为300°；查阅相关资料确定出下表:黄色 绿色 蓝色 H 14-34 34-99 99-124 根据上表计算出每个矩形中各颜色的占有量，比较每个矩形三个颜色的占有量，即可确定最可能是车牌的矩形以及车牌颜色。
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车牌部分二值化
利用参数为*cv2.COLOR_BGR2GRAY*的cv2.cvtColor()函数将定位到的车牌部分RGB图像转化为灰度图像，再利用cv2. threshold()函数将灰度图像二值化。需要注意的是，黄、绿色车牌字符比背景暗、与蓝的车牌刚好相反，所以黄、绿车牌在二值化前需要利用cv2.bitwise_not( )函数取反向。
# 做一次锐化处理
kernel = np.array([[0, -1, 0], [-1, 5, -1], [0, -1, 0]], np.float32) # 锐化
card_img = cv2.filter2D(card_img, -1, kernel=kernel)
# cv2.imshow("custom_blur", card_img)
# RGB转GARY
gray_img = cv2.cvtColor(card_img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# cv2.imshow('gray_img', gray_img)
# 黄、绿车牌字符比背景暗、与蓝车牌刚好相反，所以黄、绿车牌需要反向
if color == "green" or color == "yellow":
gray_img = cv2.bitwise_not(gray_img)
# 二值化
ret, gray_img = cv2.threshold(gray_img, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY + cv2.THRESH_OTSU)
# cv2.imshow('gray_img', gray_img)
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字符分割(投影法)
根据设定的阈值和图片直方图，找出波峰，利用找出的波峰，分隔图片。因为车牌中“ • ”也会产生一组波峰，因此将八组波峰中的第三组去除掉，即可得到每个字符的波峰，再根据每组波峰的宽度分割牌照图像得到每个字符的图像.
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匹配模板
将分割后的每个图像逐个与已训练好的模板进行匹配，得到识别结果。
GUI 部分
- 打开文件
def __openimage(self):
path, filetype = QFileDialog.getOpenFileName(None, "选择文件", self.ProjectPath,
"JPEG Image (*.jpg);;PNG Image (*.png);;JFIF Image (*.jfif)") # ;;All Files (*)
if path == "": # 未选择文件
return
filename = path.split('/')[-1]
# 尺寸适配
size = cv2.cv2.imdecode(np.fromfile(path, dtype=np.uint8), cv2.IMREAD_COLOR).shape
if size[0] / size[1] > 1.0907:
w = size[1] * self.label.height() / size[0]
h = self.label.height()
jpg = QtGui.QPixmap(path).scaled(w, h)
elif size[0] / size[1] < 1.0907:
w = self.label.width()
h = size[0] * self.label.width() / size[1]
jpg = QtGui.QPixmap(path).scaled(w, h)
else:
jpg = QtGui.QPixmap(path).scaled(self.label.width(), self.label.height())
self.label.setPixmap(jpg)
result = self.__vlpr(path)
if result is not None:
self.Data.append(
[filename, result['InputTime'], result['Number'], result['Type'], str(result['UseTime']) + '秒',
result['From']])
self.__show(result, filename)
else:
QMessageBox.warning(None, "Error", "无法识别此图像！", QMessageBox.Yes)
- 界面显示
def __show(self, result, FileName):
# 显示表格
self.RowLength = self.RowLength + 1
if self.RowLength > 18:
self.tableWidget.setColumnWidth(5, 157)
self.tableWidget.setRowCount(self.RowLength)
self.tableWidget.setItem(self.RowLength - 1, 0, QTableWidgetItem(FileName))
self.tableWidget.setItem(self.RowLength - 1, 1, QTableWidgetItem(result['InputTime']))
self.tableWidget.setItem(self.RowLength - 1, 2, QTableWidgetItem(str(result['UseTime']) + '秒'))
self.tableWidget.setItem(self.RowLength - 1, 3, QTableWidgetItem(result['Number']))
self.tableWidget.setItem(self.RowLength - 1, 4, QTableWidgetItem(result['Type']))
if result['Type'] == '蓝色牌照':
self.tableWidget.item(self.RowLength - 1, 4).setBackground(QBrush(QColor(3, 128, 255)))
elif result['Type'] == '绿色牌照':
self.tableWidget.item(self.RowLength - 1, 4).setBackground(QBrush(QColor(98, 198, 148)))
elif result['Type'] == '黄色牌照':
self.tableWidget.item(self.RowLength - 1, 4).setBackground(QBrush(QColor(242, 202, 9)))
self.tableWidget.setItem(self.RowLength - 1, 5, QTableWidgetItem(result['From']))
# 显示识别到的车牌位置
size = (int(self.label_3.width()), int(self.label_3.height()))
shrink = cv2.resize(result['Picture'], size, interpolation=cv2.INTER_AREA)
shrink = cv2.cvtColor(shrink, cv2.COLOR_BGR2RGB)
self.QtImg = QtGui.QImage(shrink[:], shrink.shape[1], shrink.shape[0], shrink.shape[1] * 3,
QtGui.QImage.Format_RGB888)
self.label_3.setPixmap(QtGui.QPixmap.fromImage(self.QtImg))
- 依赖文件检测
if os.path.exists('provinces.json'):
if os.path.exists('cardtype.json'):
if os.path.exists('Prefecture.json'):
if os.path.exists('config.js'):
app = QtWidgets.QApplication(sys.argv)
