Я убрал патентную табличку, чтобы прочитать символы. Теперь я застрял в той части, где я должен сегментировать символы.
На этапе очистки пластины я делаю следующее:
На это:
Теперь идея состоит в том, чтобы иметь возможность сегментировать символы, а затем иметь возможность читать их с помощью нейронной сети, которая Я разработал. Для сегментации я ношу это, но до сих пор не понимаю, почему это не работает:
# Create sort_contours() function to grab the contour of each digit from left to right
def sort_contours(cnts,reverse = False):
i = 0
boundingBoxes = [cv2.boundingRect(c) for c in cnts]
(cnts, boundingBoxes) = zip(*sorted(zip(cnts, boundingBoxes),
key=lambda b: b[1][i], reverse=reverse))
return cnts
cont, _ = cv2.findContours(binary, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
# creat a copy version "test_roi" of plat_image to draw bounding box
test_roi = plate_image.copy()
# Initialize a list which will be used to append charater image
crop_characters = []
# define standard width and height of character
digit_w, digit_h = 40, 80
for c in sort_contours(cont):
(x, y, w, h) = cv2.boundingRect(c)
ratio = h/w
if 1<=ratio<=3.5: # Only select contour with defined ratio
if h/plate_image.shape[0]>=0.1: # Select contour which has the height larger than 50% of the plate
# Draw bounding box arroung digit number
cv2.rectangle(test_roi, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255,0), 2)
# Sperate number and gibe prediction
curr_num = thre_mor[y:y+h,x:x+w]
curr_num = cv2.resize(curr_num, dsize=(digit_w, digit_h))
_, curr_num = cv2.threshold(curr_num, 220, 255, cv2.THRESH_BINARY + cv2.THRESH_OTSU)
crop_characters.append(curr_num)
print("Detect {} letters...".format(len(crop_characters)))
fig = plt.figure(figsize=(10,6))
plt.axis(False)
plt.imshow(test_roi)
Как мне сделать реализацию правильной? Любая помощь приветствуется!