本文主要是介绍数字图像与机器视觉基础补充(2)，对大家解决编程问题具有一定的参考价值，需要的程序猿们随着小编来一起学习吧！

文章目录

• 一、相关概念
• • 1.灰度图像
  • 2.HSV
  • 3.HSI
  • 4.车牌分割原理
• 二、代码及运行结果
• • 1.灰度处理
  • 2.HSV格式转化
  • 3.HSI格式转换
  • 4.车牌识别分割
• 三、总结
• • 参考链接

一、相关概念

1.灰度图像

灰度图:
任何颜色都有红、绿、蓝三原色组成，假如原来某点的颜色为RGB(R，G，B)，那么，我们可以通过下面几种方法，将其转换为灰度：
1.浮点算法：Gray=R0.3+G0.59+B0.11
2.整数方法：Gray=(R30+G59+B11)/100
3.移位方法：Gray =(R76+G151+B*28)>>8;
4.平均值法：Gray=（R+G+B）/3;
5.仅取绿色：Gray=G；
通过上述任一种方法求得Gray后，将原来的RGB(R,G,B)中的R,G,B统一用Gray替换，形成新的颜色RGB(Gray,Gray,Gray)，用它替换原来的RGB(R,G,B)就是灰度图了

2.HSV

HSV 格式： H 代表色彩，S 代表颜色的深浅，V 代表着颜色的明暗程度。
HSV 颜色空间可以很好地把颜色信息和亮度信息分开，将它们放在不同的通道中，减小了光线对于特定颜色识别的影响。

HSV:HSV(hue,saturation,value)颜色空间的模型对应于圆柱坐标系中的一个圆锥形子集，圆锥的顶面对应于V=1. 它包含RGB模型中的R=1，G=1，B=1 三个面，所代表的颜色较亮。色彩H由绕V轴的旋转角给定。红色对应于 角度0° ，绿色对应于角度120°，蓝色对应于角度240°。在HSV颜色模型中，每一种颜色和它的补色相差180° 。 饱和度S取值从0到1，所以圆锥顶面的半径为１。HSV颜色模型所代表的颜色域是CIE色度图的一个子集，这个 模型中饱和度为百分之百的颜色，其纯度一般小于百分之百。在圆锥的顶点(即原点)处，V=0,H和S无定义， 代表黑色。圆锥的顶面中心处S=0，V=1,H无定义，代表白色。从该点到原点代表亮度渐暗的灰色，即具有不同 灰度的灰色。对于这些点，S=0,H的值无定义。可以说，HSV模型中的V轴对应于RGB颜色空间中的主对角线。 在圆锥顶面的圆周上的颜色，V=1，S=1,这种颜色是纯色。HSV模型对应于画家配色的方法。画家用改变色浓和 色深的方法从某种纯色获得不同色调的颜色，在一种纯色中加入白色以改变色浓，加入黑色以改变色深，同时 加入不同比例的白色，黑色即可获得各种不同的色调。

3.HSI

HSL (色相hue, 饱和度saturation, 亮度lightness/luminance),也称HLS 或 HSI (I指intensity)与 HSV非常相似，仅用亮度（lightness）替代了明度（brightness）。

HSI:HSI色彩空间是从人的视觉系统出发，用色调(Hue)、色饱和度(Saturation或Chroma)和亮度 (Intensity或Brightness)来描述色彩。HSI色彩空间可以用一个圆锥空间模型来描述。用这种 描述HIS色彩空间的圆锥模型相当复杂，但确能把色调、亮度和色饱和度的变化情形表现得很清楚。 通常把色调和饱和度通称为色度，用来表示颜色的类别与深浅程度。由于人的视觉对亮度的敏感 程度远强于对颜色浓淡的敏感程度，为了便于色彩处理和识别，人的视觉系统经常采用HSI色彩空间， 它比RGB色彩空间更符合人的视觉特性。在图像处理和计算机视觉中大量算法都可在HSI色彩空间中 方便地使用，它们可以分开处理而且是相互独立的。因此，在HSI色彩空间可以大大简化图像分析 和处理的工作量。HSI色彩空间和RGB色彩空间只是同一物理量的不同表示法，因而它们之间存在着 转换关系。

4.车牌分割原理

分割字符的步骤：
1.灰度转换：将彩色图片转换为灰度图像，常见的R=G=B=像素平均值。
2.高斯平滑和中值滤波：去除噪声。
3.Sobel算子：提取图像边缘轮廓，X方向和Y方向平方和开跟。
4.二值化处理：图像转换为黑白两色，通常像素大于127设置为255，小于设置为0。
5.膨胀和细化：放大图像轮廓，转换为一个个区域，这些区域内包含车牌。
6.通过算法选择合适的车牌位置，通常将较小的区域过滤掉或寻找蓝色底的区域。
7.标注车牌位置
8.图像切割和识别

二、代码及运行结果

1.灰度处理

①使用opencv库

#调用opencv库
import cv2 as cv
img = cv.imread('D:/try45/MR/lena.png',1)
img_1 = cv.cvtColor(img,cv.COLOR_BGR2GRAY)
cv.imshow('gray',img_1)
cv.imshow('colour',img)
cv.waitKey(0)

运行结果

②RGB三通道分离

#RGB三通道分离
import cv2 as cv
from matplotlib import pyplot as plt
img = cv.imread('D:/try45/MR/lena.png',1)
#cv2.imread读取图片格式是BGR
b,g,r = cv.split(img)  #这个地方将图像拆分，把彩色图像分为3个颜色
plt.figure(figsize=(10,8))
color = [b,g,r]
img_2 = cv.merge([r,g,b])  #这个地方我把bgr格式的图片转成了rgb,然后显示的时候会变成正常的彩色
for i in range(3):
    plt.subplot(2,2,i+1)
    plt.imshow(color[i],'gray')
    plt.subplot(2,2,4)
    plt.imshow(img_2)
plt.savefig('./三通道灰度.png')
plt.show()

运行结果

③不使用opencv库

#不使用opencv
from PIL import Image
I = Image.open('D:/try45/MR/lena.png')
L = I.convert('L')
L.show()

运行结果

2.HSV格式转化

代码

# open-cv library is installed as cv2 in python
# import cv2 library into this program
import cv2 as cv
 
# read an image using imread() function of cv2
# we have to  pass only the path of the image
img = cv.imread('D:/try45/MR/lena.png',1)
 
# displaying the image using imshow() function of cv2
# In this : 1st argument is name of the frame
# 2nd argument is the image matrix

cv.imshow('original image',img)
 
# converting the colourfull image into HSV format image
# using cv2.COLOR_BGR2HSV argument of
# the cvtColor() function of cv2
# in this :
# ist argument is the image matrix
# 2nd argument is the attribute
hsv = cv.cvtColor(img, cv.COLOR_BGR2HSV)

 
# displaying the Hsv format image
cv.imshow('HSV format image',hsv)

cv.waitKey(0)

运行结果

3.HSI格式转换

代码

import cv2
import numpy as np

def rgbtohsi(rgb_lwpImg):
  rows = int(rgb_lwpImg.shape[0])
  cols = int(rgb_lwpImg.shape[1])
  b, g, r = cv2.split(rgb_lwpImg)
  # 归一化到[0,1]
  b = b / 255.0
  g = g / 255.0
  r = r / 255.0
  hsi_lwpImg = rgb_lwpImg.copy()
  H, S, I = cv2.split(hsi_lwpImg)
  for i in range(rows):
    for j in range(cols):
      num = 0.5 * ((r[i, j]-g[i, j])+(r[i, j]-b[i, j]))
      den = np.sqrt((r[i, j]-g[i, j])**2+(r[i, j]-b[i, j])*(g[i, j]-b[i, j]))
      theta = float(np.arccos(num/den))

      if den == 0:
          H = 0
      elif b[i, j] <= g[i, j]:
        H = theta
      else:
        H = 2*3.14169265 - theta

      min_RGB = min(min(b[i, j], g[i, j]), r[i, j])
      sum = b[i, j]+g[i, j]+r[i, j]
      if sum == 0:
        S = 0
      else:
        S = 1 - 3*min_RGB/sum

      H = H/(2*3.14159265)
      I = sum/3.0
      # 输出HSI图像，扩充到255以方便显示，一般H分量在[0,2pi]之间，S和I在[0,1]之间
      hsi_lwpImg[i, j, 0] = H*255
      hsi_lwpImg[i, j, 1] = S*255
      hsi_lwpImg[i, j, 2] = I*255
  return hsi_lwpImg
if __name__ == '__main__':
  rgb_lwpImg = cv2.imread("D:/try45/MR/lena.png")
  hsi_lwpImg = rgbtohsi(rgb_lwpImg)
  cv2.imshow('lena.jpg', rgb_lwpImg)
  cv2.imshow('hsi_lwpImg', hsi_lwpImg)
  key = cv2.waitKey(0) & 0xFF
  if key == ord('q'):
    cv2.destroyAllWindows()

运行结果

4.车牌识别分割

建立一个文件存放本次实验需要的车牌，将文件名改为car+i方便处理。
代码

import cv2
import numpy as np
import os


def stackImages(scale, imgArray):
    """
        将多张图像压入同一个窗口显示
        :param scale:float类型，输出图像显示百分比，控制缩放比例，0.5=图像分辨率缩小一半
        :param imgArray:元组嵌套列表，需要排列的图像矩阵
        :return:输出图像
    """
    rows = len(imgArray)
    cols = len(imgArray[0])

    rowsAvailable = isinstance(imgArray[0], list)

    # 用空图片补齐
    for i in range(rows):
        tmp = cols - len(imgArray[i])
        for j in range(tmp):
            img = np.zeros((imgArray[0][0].shape[0], imgArray[0][0].shape[1]), dtype='uint8')
            imgArray[i].append(img)

    # 判断维数
    if rows>=2:
        width = imgArray[0][0].shape[1]
        height = imgArray[0][0].shape[0]

    else:
        width = imgArray[0].shape[1]
        height = imgArray[0].shape[0]

    if rowsAvailable:
        for x in range(0, rows):
            for y in range(0, cols):
                if imgArray[x][y].shape[:2] == imgArray[0][0].shape[:2]:
                    imgArray[x][y] = cv2.resize(imgArray[x][y], (0, 0), None, scale, scale)
                else:
                    imgArray[x][y] = cv2.resize(imgArray[x][y], (imgArray[0][0].shape[1], imgArray[0][0].shape[0]),
                                                None, scale, scale)
                if len(imgArray[x][y].shape) == 2:
                    imgArray[x][y] = cv2.cvtColor(imgArray[x][y], cv2.COLOR_GRAY2BGR)
        imageBlank = np.zeros((height, width, 3), np.uint8)
        hor = [imageBlank] * rows
        hor_con = [imageBlank] * rows
        for x in range(0, rows):
            hor[x] = np.hstack(imgArray[x])
        ver = np.vstack(hor)
    else:
        for x in range(0, rows):
            if imgArray[x].shape[:2] == imgArray[0].shape[:2]:
                imgArray[x] = cv2.resize(imgArray[x], (0, 0), None, scale, scale)
            else:
                imgArray[x] = cv2.resize(imgArray[x], (imgArray[0].shape[1], imgArray[0].shape[0]), None, scale, scale)
            if len(imgArray[x].shape) == 2: imgArray[x] = cv2.cvtColor(imgArray[x], cv2.COLOR_GRAY2BGR)
        hor = np.hstack(imgArray)
        ver = hor
    return ver
# 分割结果输出路径
output_dir = "D://try45//MR//ChePai2"
# 车牌路径
file_path="D://try45//MR/ChePai//"
# 读取所有车牌
cars = os.listdir(file_path)
cars.sort()

# 循环操作每一张车牌
for car in cars:
    # 读取图片
    print("正在处理"+file_path+car)
    src = cv2.imread(file_path+car)
    img = src.copy()

    # 预处理去除螺丝点
    cv2.circle(img, (145, 20), 10, (255, 0, 0), thickness=-1)
    cv2.circle(img, (430, 20), 10, (255, 0, 0), thickness=-1)
    cv2.circle(img, (145, 170), 10, (255, 0, 0), thickness=-1)
    cv2.circle(img, (430, 170), 10, (255, 0, 0), thickness=-1)
    cv2.circle(img, (180, 90), 10, (255, 0, 0), thickness=-1)

    # 转灰度
    gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

    # 二值化
    adaptive_thresh = cv2.adaptiveThreshold(gray, 255, cv2.ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C, cv2.THRESH_BINARY_INV, 333, 1)

    # 闭运算
    kernel = np.ones((5, 5), int)
    morphologyEx = cv2.morphologyEx(adaptive_thresh, cv2.MORPH_CLOSE, kernel)

    # 找边界
    contours, hierarchy = cv2.findContours(morphologyEx, cv2.RETR_LIST, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

    # 画边界
    img_1 = img.copy()
    cv2.drawContours(img_1, contours, -1, (0, 0, 0), -1)

    imgStack = stackImages(0.7, ([src, img, gray], [adaptive_thresh, morphologyEx, img_1]))
    cv2.imshow("imgStack", imgStack)
    cv2.waitKey(0)

    # 转灰度为了方便切割
    gray_1 = cv2.cvtColor(img_1, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

    # 每一列的白色数量
    white = []
    # 每一列的黑色数量
    black = []
    # 区域高度取决于图片高
    height = gray_1.shape[0]
    # 区域宽度取决于图片宽
    width = gray_1.shape[1]
    # 最大白色数量
    white_max = 0
    # 最大黑色数量
    black_max = 0
    # 计算每一列的黑白色像素总和
    for i in range(width):
        s = 0  # 这一列白色总数
        t = 0  # 这一列黑色总数
        for j in range(height):
            if gray_1[j][i] == 255:
                s += 1
            if gray_1[j][i] == 0:
                t += 1
        white_max = max(white_max, s)
        black_max = max(black_max, t)
        white.append(s)
        black.append(t)


    # 找到右边界
    def find_end(start):
        end = start + 1
        for m in range(start + 1, width - 1):
            # 基本全黑的列视为边界
            if black[m] >= black_max * 0.95:  # 0.95这个参数请多调整，对应下面的0.05
                end = m
                break
        return end


    # 临时变量
    n = 1

    # 起始位置
    start = 1

    # 结束位置
    end = 2

    # 分割结果数量
    num=0

    # 分割结果
    res = []

    # 保存分割结果路径,以图片名命名
    output_path= output_dir + car.split('.')[0]
    if not os.path.exists(output_path):
        os.makedirs(output_path)
    # 从左边网右边遍历
    while n < width - 2:
        n += 1

        # 找到白色即为确定起始地址
        # 不可以直接 white[n] > white_max
        if white[n] > 0.05 * white_max:
            start = n
            # 找到结束坐标
            end = find_end(start)
            # 下一个的起始地址
            n = end

            # 确保找到的是符合要求的,过小不是车牌号
            if end - start > 10:
                # 分割
                char = gray_1[1:height, start - 5:end + 5]
                # 保存分割结果到文件
                cv2.imwrite(output_path+'/' + str(num) + '.jpg',char)
                num+=1
                # 重新绘制大小
                char = cv2.resize(char, (300, 300), interpolation=cv2.INTER_CUBIC)
                # 添加到结果集合
                res.append(char)

                # cv2.imshow("imgStack", char)
                # cv2.waitKey(0)

    # 构造结果元祖方便结果展示
    res2 = (res[:2], res[2:4], res[4:6], res[6:])
    # 显示结果
    imgStack = stackImages(0.5, res2)
    cv2.imshow("imgStack", imgStack)
    cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

运行结果

三、总结

本次实验加强了图像灰度处理的相关内容，掌握了HSV,HSI转化的能力，对于车牌的分割处理有了深入了解。

参考链接

图像格式RGB/HSV/YUV
数字图像处理

这篇关于数字图像与机器视觉基础补充(2)的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对大家有所帮助，也希望大家多多支持为之网！