Python: Система обнаружения автомобильных номеров с Opencv, как конвертировать изображение в строку?

Question

Я взял эту систему распознавания отсюда - https://dev.to/petercour/car-number-plate-detection-with-python-4n7g. После того, как системы показывают обрезанное изображение чисел, мне нужно каким-то образом преобразовать изображение в строку, чтобы выполнить дальнейшие действия. введите описание изображения здесь

Это обрезанное изображение чисел

Мой код:

#!/usr/bin/python3
#coding=utf-8

import cv2

watch_cascade = cv2.CascadeClassifier('cascade.xml')
image = cv2.imread("car3.jpg")

def detectPlateRough(image_gray,resize_h = 720,en_scale =1.08 ,top_bottom_padding_rate = 0.05):
    if top_bottom_padding_rate>0.2:
        print("error:top_bottom_padding_rate > 0.2:",top_bottom_padding_rate)
        exit(1)
    height = image_gray.shape[0]
    padding = int(height*top_bottom_padding_rate)
    scale = image_gray.shape[1]/float(image_gray.shape[0])
    image = cv2.resize(image_gray, (int(scale*resize_h), resize_h))
    image_color_cropped = image[padding:resize_h-padding,0:image_gray.shape[1]]
    image_gray = cv2.cvtColor(image_color_cropped,cv2.COLOR_RGB2GRAY)
    watches = watch_cascade.detectMultiScale(image_gray, en_scale, 2, minSize=(36, 9),maxSize=(36*40, 9*40))
    cropped_images = []
    for (x, y, w, h) in watches:

        x -= w * 0.14
        w += w * 0.28
        y -= h * 0.15
        h += h * 0.3

        cropped = cropImage(image_color_cropped, (int(x), int(y), int(w), int(h)))
        cropped_images.append([cropped,[x, y+padding, w, h]])
        #cv2.imshow("imageShow", cropped)
        #cv2.waitKey(0)
    return cropped_images

def cropImage(image,rect):
        cv2.imshow("imageShow", image)
        cv2.waitKey(0)
        x, y, w, h = computeSafeRegion(image.shape,rect)
        cv2.imshow("imageShow", image[y:y+h,x:x+w])
        cv2.waitKey(0)
        return image[y:y+h,x:x+w]


def computeSafeRegion(shape,bounding_rect):
        top = bounding_rect[1] # y
        bottom  = bounding_rect[1] + bounding_rect[3] # y +  h
        left = bounding_rect[0] # x
        right =   bounding_rect[0] + bounding_rect[2] # x +  w
        min_top = 0
        max_bottom = shape[0]
        min_left = 0
        max_right = shape[1]

        #print(left,top,right,bottom)
        #print(max_bottom,max_right)

        if top < min_top:
            top = min_top
        if left < min_left:
            left = min_left
        if bottom > max_bottom:
            bottom = max_bottom
        if right > max_right:
            right = max_right
        return [left,top,right-left,bottom-top]   

images = detectPlateRough(image,image.shape[0],top_bottom_padding_rate=0.1)