在学习OpenCV并尝试识别车牌时，遇到Tesseract无法识别蓝底白字车牌的问题。通过应用二值化中的逆阈值处理（cv2.THRESH_BINARY_INV），将灰度图中较低像素值设为255，较高值设为0，从而将白字转换为黑字，提高识别效果。如果这种方法无效，可以尝试其他循环处理方法或者结合更多文章进行尝试。
前言：
在学opencv，识别车牌时，遇到这个问题。由于我国的车牌以蓝底白字为常见形式，但pytesseract识别时，是以黑字为识别内容
解决办法：
用二值中的cv2.THRESH_BINARY_INV方法
ret,gray = cv2.threshold(gray,120,200,cv2.THRESH_BINARY_INV)在图片还是灰度图时，将较低的像素值改为255，而较高的像素值改为0.这样就将白字转为黑字了。
最后：
若是行不通，笔者看到也有人用的是循环，大家可以多看几个文章多多试试
扫一扫
1万+
被折叠的 条评论
为什么被折叠?
到【灌水乐园】发言
