小编Doc*_*ocC的帖子

我正在尝试开发用于车牌识别的简单PC应用程序(Java + OpenCV + Tess4j).图像并不是很好(进一步说它们会很好).我想为tesseract预处理图像,而我却坚持检测车牌(矩形检测).

我的步骤:

1)源图像

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

2)灰度

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

3)高斯模糊

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

4)自适应阈值

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);

这应该是第5步,即检测板区域(现在可能甚至没有偏斜).

我使用Paint从图像(第4步之后)开始需要区域,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);

并得到(足够好？)结果 - "Y841ox EH"(几乎是真的)

如何在第4步后检测并裁剪板区？我是否需要在1-4步中进行一些更改(改进)？希望看到一些通过Java …