字符识别前的OpenCV图像预处理（tesseract）

Question

我试图开发一个简单的车牌识别PC应用程序(Java+OpenCV+Tess4j)。图像不是真的好（在进一步，他们将是好的）。我想为tesseract预处理图像，我被困在车牌检测（矩形检测）上。

我的脚步：

1）源图像

Mat img = new Mat();
img = Imgcodecs.imread("sample_photo.jpg"); 
Imgcodecs.imwrite("preprocess/True_Image.png", img);

Mat imgGray = new Mat();
Imgproc.cvtColor(img, imgGray, Imgproc.COLOR_BGR2GRAY);
Imgcodecs.imwrite("preprocess/Gray.png", imgGray);

Mat imgGaussianBlur = new Mat(); 
Imgproc.GaussianBlur(imgGray,imgGaussianBlur,new Size(3, 3),0);
Imgcodecs.imwrite("preprocess/gaussian_blur.png", imgGaussianBlur);  

Mat imgAdaptiveThreshold = new Mat();
Imgproc.adaptiveThreshold(imgGaussianBlur, imgAdaptiveThreshold, 255, CV_ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C ,CV_THRESH_BINARY, 99, 4);
Imgcodecs.imwrite("preprocess/adaptive_threshold.png", imgAdaptiveThreshold);

我用油漆从图像（第四步后）中裁剪出所需的区域，并得到：

然后我做了OCR（通过tesseract，tess4j):

File imageFile = new File("preprocess/adaptive_threshold_AFTER_PAINT.png");
ITesseract instance = new Tesseract();
instance.setLanguage("eng");
instance.setTessVariable("tessedit_char_whitelist", "acekopxyABCEHKMOPTXY0123456789");
String result = instance.doOCR(imageFile); 
System.out.println(result);

而且得到了（足够好？）结果-“Y841OX EH”（几乎正确）

Answer 1

以下是我建议你做这项任务的方法。

>

转换为灰度。

使用3x3或5x5滤波器进行高斯模糊。

应用Sobel滤波器查找垂直边缘。

Sobel（gray,dst,-1,1,0）

1. 将Canny边缘检测器直接应用于输入图像。让canned图像为ic.
2. 将Sobel滤波器和IC的结果相乘。基本上，拿一张Sobel和Canny的照片。
3. 高斯模糊的结果图像与一个大的滤波器。我使用了21x21.
4. 用Otsu的方法对得到的图像进行阈值。您将得到一个二进制图像
5. 对于每个红色矩形，旋转该矩形内的部分（在二值图像中）使其直立。循环遍历矩形的像素并计数白色像素。（怎么旋转？）

边缘密度=矩形中白色像素的数目/总数。矩形中像素的

注意：您也可以使用步骤5中的二值图像来计算边缘密度，而不是通过步骤1到3。