YOLOv5字符分割与识别的方法是什么

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YOLOv5字符分割与识别的方法是什么发布时间：2023-04-03 15:47:37 来源：亿速云阅读：53 作者：iii 栏目：开发技术

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字符分割

在实际应用中，识别车牌的字符是很重要的。为了实现字符分割，我们可以采用以下方法：

1.投影法：

通过计算车牌图像在水平和垂直方向上的投影直方图，确定字符的边界。

以下是一个简单的投影法实现：

import cv2 import numpy as np def projection_segmentation(plate_image, direction='horizontal'): assert direction in ['horizontal', 'vertical'], 'Invalid direction' gray_image = cv2.cvtColor(plate_image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) binary_image = cv2.adaptiveThreshold(gray_image, 255, cv2.ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C, cv2.THRESH_BINARY_INV, 11, 2) if direction == 'horizontal': histogram = np.sum(binary_image, axis=1) else: histogram = np.sum(binary_image, axis=0) threshold = np.max(histogram) * 0.5 peaks = np.where(histogram > threshold)[0] start, end = peaks[0], peaks[-1] if direction == 'horizontal': return plate_image[start:end, :] else: return plate_image[:, start:end]2.轮廓法：

通过检测二值化车牌图像的轮廓，然后根据轮廓的位置和形状筛选出字符。

以下是一个简单的轮廓法实现：

import cv2 def contour_segmentation(plate_image): gray_image = cv2.cvtColor(plate_image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) binary_image = cv2.adaptiveThreshold(gray_image, 255, cv2.ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C, cv2.THRESH_BINARY_INV, 11, 2) contours, _ = cv2.findContours(binary_image, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) chars = [] for cnt in contours: x, y, w, h = cv2.boundingRect(cnt) aspect_ratio = float(w) / h if 0.2

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