智能监控：车牌识别与追踪_（5）.字符分割方法.docx

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字符分割方法

字符分割是车牌识别与追踪中的关键步骤之一。在车牌识别过程中，字符分割是指将车牌图像中的字符从背景中分离出来，以便后续的字符识别。字符分割方法的准确性直接影响到最终的识别结果。本节将详细介绍几种常见的字符分割方法及其原理，并通过具体的代码示例来说明如何实现这些方法。

1.基于投影的字符分割方法

基于投影的字符分割方法是一种简单而有效的技术，通过分析车牌图像的水平或垂直投影分布来确定字符的位置。这种方法主要适用于字符排列比较规则且背景相对简单的车牌图像。

1.1水平投影法

水平投影法通过对车牌图像的每一行进行像素统计，生成水平投影图。字符区域通常在水平投影图中表现为像素值的突变。

原理

读取图像：读取车牌图像。

灰度化：将图像转换为灰度图。

二值化：将灰度图转换为二值图，通常使用Otsu算法。

水平投影：对二值图的每一行进行像素统计，生成水平投影图。

字符定位：根据水平投影图中的突变点，确定字符的垂直位置。

代码示例

importcv2

importnumpyasnp

importmatplotlib.pyplotasplt

defhorizontal_projection(image):

计算图像的水平投影

:paramimage:二值图像

:return:水平投影数组

#计算每一行的像素和

projection=np.sum(image,axis=1)

returnprojection

deffind_horizontal_peaks(projection,threshold):

根据水平投影找到字符的垂直位置

:paramprojection:水平投影数组

:paramthreshold:阈值

:return:垂直位置列表

peaks=[]

in_char=False

fori,valueinenumerate(projection):

ifvaluethresholdandnotin_char:

start=i

in_char=True

elifvalue=thresholdandin_char:

end=i

in_char=False

peaks.append((start,end))

returnpeaks

#读取车牌图像

image=cv2.imread(license_plate.jpg,cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

#二值化

_,binary_image=cv2.threshold(image,0,255,cv2.THRESH_BINARY+cv2.THRESH_OTSU)

#计算水平投影

projection=horizontal_projection(binary_image)

#找到字符的垂直位置

threshold=np.mean(projection)*0.5#阈值设定为平均值的0.5倍

peaks=find_horizontal_peaks(projection,threshold)

#可视化

plt.figure(figsize=(10,4))

plt.subplot(1,2,1)

plt.imshow(binary_image,cmap=gray)

plt.title(BinaryImage)

plt.subplot(1,2,2)

plt.plot(projection,r)

forpeakinpeaks:

plt.axvline(x=peak[0],color=b,linestyle=--)

plt.axvline(x=peak[1],color=b,linestyle=--)

plt.title(HorizontalProjection)

plt.show()

1.2垂直投影法

垂直投影法通过对车牌图像的每一列进行像素统计，生成垂直投影图。字符区域通常在垂直投影图中表现为像素值的突变。

原理

读取图像：读取车牌图像。

灰度化：将图像转换为灰度图。

二值化：将灰度图转换为二值图，通常使用Ots