如何使用opencv python分割车牌字符以删除不需要的字符？

【问题标题】：How to segment license plate characters removing unwanted characters using opencv python?如何使用opencv python分割车牌字符以删除不需要的字符？
【发布时间】：2017-02-18 14:19:47
【问题描述】：

我正在使用opencv python来分割车牌字符并删除不必要的字符。我想比较每个字符的高度并删除低于某个阈值的字符。你们中的任何人都可以向我推荐一种方法吗？我已经尝试使用轮廓找到该区域但没有成功。这是我正在使用的车牌示例。

【问题讨论】：

您设置的所谓“阈值”是什么？要删除哪些字母？更加详细一些。查看轮廓的图像区域似乎是最佳选择。
想要从图像中删除所有小字符图标和破折号，然后将其余部分分割成单独的字符。已尝试使用轮廓，但无法正常工作。
你把事情复杂化了。车牌是标准化的，字符总是在同一个位置。您无需根据大小来判断它们，因为您先验地知道每个字符的位置。

标签： python opencv image-processing

【解决方案1】：

“已经尝试使用轮廓，但它不能正常工作”，这就是你所说的。但我使用轮廓操作执行了以下操作。

我首先调整了您的图片大小以使其看起来更大（尺寸翻倍）。

img = cv2.resize(img, (0,0), fx=2, fy=2)

然后我找到了图像中存在的所有轮廓：

gray_img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
ret, thresh = cv2.threshold(gray_img, 127, 255, 1)
_, contours , _= cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_TREE, 1)

cnt = contours
for i in range(len(contours)):

    #---- Mark contours above certain area ----
    if (cv2.contourArea(cnt[i]) > 1500):
        final_image = cv2.drawContours(img, cnt[i], -1, (0,255,0), 3)

cv2.imshow('Marked image', final_image )

这是我得到的：

【讨论】：