Tabla de contenido
1. Implementación y visualización completa de efectos de video de UI
Procesamiento final de imágenes->Segmentación y reconocimiento de caracteres.
Vídeo de demostración completo:
1. Implementación y visualización completa de efectos de video de UI
Interfaz principal:
Interfaz de resultados de reconocimiento: (reconoce el color de la matrícula y el número de matrícula)
Ver interfaz de historial:
2. Introducción al principio:
Detección de matrículas->imagen en escala de grises->Detección de bordes Canny->expansión y corrosión
Tomemos una imagen de muestra de un automóvil y primero detectemos la matrícula de ese automóvil. Luego, también usaremos la misma imagen para la segmentación y el reconocimiento de personajes.
A la hora de procesar una imagen sin necesidad de lidiar con detalles de color, los cambios en la escala de grises son fundamentales, lo que acelera otros procesamientos posteriores. Después de completar este paso, la imagen se convertirá así.
Utilice cv2.Canny() para la detección de bordes, una imagen binarizada devuelta por cv2.Canny(), puede utilizar directamente cv2.findContours() para la extracción de contornos.
La imagen se expande y corroe, y luego se realiza la búsqueda de contorno en la imagen y se extrae la matrícula de acuerdo con la relación de aspecto de la matrícula para hacerla más precisa.
Detección de bordes y preprocesamiento -> combinación de expansión + corrosión -> expansión nuevamente -> reconocimiento de matrículas
Prepare su imagen de procesamiento Canny para la combinación de dilatación + erosión
A la hora de procesar una imagen sin necesidad de lidiar con detalles de color, los cambios en la escala de grises son fundamentales, lo que acelera otros procesamientos posteriores. Después de completar este paso, la imagen se convertirá así.
Procesamiento final de imágenes->Segmentación y reconocimiento de caracteres.
El siguiente paso en el reconocimiento de matrículas es segmentar la matrícula de la imagen recortándola y guardándola como una nueva imagen. Luego podemos usar esta imagen para detectar caracteres en ella. A continuación se muestra la imagen de ROI (Región de interés) recortada de la imagen principal.
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Vídeo de demostración completo:
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Enlace de código completo
Tanto el vídeo como el código se cargaron en Baidu Netdisk y se colocaron en la parte superior de la página de inicio.