数字图像与机器视觉基础补充(2)_row, col = dst1.shape-优快云博客

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本文介绍了计算机视觉中彩色图像的转换，包括将图像从RGB转换为HSV和HSI格式，并详细展示了如何将图像转换为灰度文件。接着，文章探讨了车牌数字分割的过程，包括二值化、开闭运算等步骤，以实现数字的精确分离。文章提供了实例和参考链接，便于深入理解。

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一、彩色图像文件转换
二、车牌数字分割
三、总结

一、彩色图像文件转换

1.转为HSV格式

（1）HSV颜色模型
在这里插入图片描述

（2）实例

#使用opencv
#直接读取图片
cv_read=cv2.imread(source_path)
#转化为hsv格式
lena_hsv=cv2.cvtColor(cv_read,cv2.COLOR_BGR2HSV)
cv2.imshow('lena',lena_hsv)
cv2.waitKey(0)

在这里插入图片描述

2.转为HSI 格式

（1）颜色模型
在这里插入图片描述
（2）实例

def RBG_to_HSI(rgb_img):
    """
    : param rgb_img: RGB彩色图像
    : return       : HSI图像
    """
    #保存原始图像的行列数
    row=np.shape(rgb_img)[0]
    col=np.shape(rgb_img)[1]
    #对原始图像进行复制
    hsi_img=rgb_img.copy()
    #对图像进行通道拆分
    B,G,R=cv2.split(rgb_img)
    #把通道归一化到[0,1]
    [B,G,R]=[i/255.0 for i in ([B,G,R])]
    H=np.zeros((row,col))#定义H通道
    I=(R+G+B)/3.0        #计算I通道
    S=np.zeros((row,col))#定义S通道
    for i in range(row):
        den = np.sqrt((R[i]-G[i])**2+(R[i]-B[i])*(G[i]-B[i]))
        thetha=np.arccos(0.5*(R[i]-B[i]+R[i]-G[i])/den)#计算夹角
        h=np.zeros(col)  #定义临时数组
        #den>0且G>=B的元素h赋值为thetha
        h[B[i]<=G[i]]=thetha[B[i]<=G[i]]
        #den>0且G<=B的元素h赋值为thetha
        h[G[i]<=B[i]]=2*np.pi-thetha[G[i]<=B[i]]
        #den<0的元素h赋值为0
        h[den==0]=0
        H[i]=h/(2*np.pi) #弧度化之后赋值给H通道
    for i in range(row):
  min_=[]
        #找出每组RGB的最小值
        for j in range(col):
            arr=[B[i][j],G[i][j],R[i][j]]
            min_.append(np.min(arr))
        min_=np.array(min_)
       #计算S通道
        S[i]=1-min_*3/(R[i]+B[i]+G[i])
        #I为0的值直接赋值0
        S[i][R[i]+B[i]+G[i]==0]=0
    #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_img[:,:,0]=H*255
    hsi_img[:,:,1]=S*255
    hsi_img[:,:,2]=I*255
    return hsi_img
    #使用opencv
#读取图片
cv_read=cv2.imread(source_path)
lena_hsi=RBG_to_HSI(cv_read)
cv2.imshow('lena',lena_hsi)
cv2.waitKey(0)

在这里插入图片描述

3.转换为灰度文件

导入包

#文件路径
#导入相关包
import cv2
import numpy as np
source_path="D:\\rgzn\\jupyter\\lena.jpg"

使用opencv

#使用opencv
#直接读取灰度图片
cv_read=cv2.imread(source_path,0)
cv2.imshow('lena',cv_read)
cv2.waitKey(0)

运行结果
在这里插入图片描述
不使用opencv

#不使用opencv
row,col,channel=cv_read.shape
lena_gray=np.zeros((row,col))
for r in range(row):
    for l in range(col):
        lena_gray[r,l]=1/3*cv_read[r,l,0]+1/3*cv_read[r,l,1]+1/3*cv_read[r,l,2]
cv2.imshow("lena",lena_gray.astype("uint8"))
cv2.waitKey(0)

运行结果
在这里插入图片描述

二、车牌数字分割

1.步骤

①转化为二值化图片
②利用开闭运算等操作使一个字成为一个整体
③利用函数定为或者手工定位
2.实例

#导入相关包
import cv2
import numpy as np
import os
pic_folder='D:\\rgzn\\jupyter\\carband\\'
pic_one="cp1.BMP"
save_path='D:/rgzn/jupyter/carband/carband_cutting/'
#创建文件夹
def mkdir(path):
    folder=os.path.exists(path)
    if not folder:#判断是否存在
        os.makedirs(path)
        #图片路径构建及创建文件夹
plate_numbers=pic_folder+pic_one
s_path=save_path+pic_one
mkdir(s_path)
plate=cv2.imdecode(np.fromfile(plate_numbers,dtype=np.uint8),-1)
cv2.imshow("carband",plate)
cv2.waitKey(0)

在这里插入图片描述

#对图片进行处理，进行二值化
plate_gauss=cv2.GaussianBlur(plate,(5,5),0)#高斯降噪
plate_gray=cv2.cvtColor(plate_gauss,cv2.COLOR_BGR2GRAY)#灰度化
thre,plate_bw=cv2.threshold(plate_gray,170,255,cv2.THRESH_BINARY)#二值化
cv2.imshow("cell",plate_bw)
cv2.waitKey(0)

在这里插入图片描述

闭运算，使字这些连在一起，变成一个整体

#腐蚀运算,消除掉中间那颗螺丝的影响
#构造一个全1的5*5的矩阵
kernel=np.ones((3,3),int)#设置形态学操作卷积的大小
plate_corr=cv2.erode(plate_close,kernel,iterations=1)
cv2.imshow("cell",plate_corr)
cv2.waitKey(0)
```![在这里插入图片描述](https://img-blog.csdnimg.cn/88d11843b4534504b219bd0878523e94.png?x-oss-process=image/watermark,type_d3F5LXplbmhlaQ,shadow_50,text_Q1NETiBA5bGx5aaW55qE6Zi25qKv,size_20,color_FFFFFF,t_70,g_se,x_16)


进行切割

```bash
#切割图片并保存
def cutting(start,end,order,src,path):
    dst=src[:,start-3:end+3]
    file_name=path+str(order)+'.jpg'
    cv2.imencode(".jpg",dst)[1].tofile(file_name)
plate_count,hir=cv2.findContours(plate_corr,cv2.RETR_EXTERNAL ,cv2.CHAIN_APPROX_NONE)
#检测所有轮廓，所有轮廓建立一个等级树结构。
plate_read=cv2.imdecode(np.fromfile(plate_numbers,dtype=np.uint8),-1)
result=plate_read
for i in range(len(plate_count)):
    cnt=plate_count[i]
    x,y,w,h=cv2.boundingRect(cnt)
    save_path_o=s_path+'/opencv/'
    mkdir(save_path_o)
    cutting(x,x+w,i,plate_read,save_path_o)
#flag是用来判断字符个数的，当flag为7时，就代表已经全部识别完了
#word是用来判断一个字的开始和结束，开始时word会加1，结束时word也会加一，所以为2就检测完了一个字
flag=0
word=0
word_start=0
word_end=0
word_color=False#判断某一列中是否有字体的颜色
save_path_a=s_path+'/artificial/'
plate_read=cv2.imdecode(np.fromfile(plate_numbers,dtype=np.uint8),-1)
for i in range(len(plate_corr[0])):#遍历每一列
    word_color=False
    if 255 in plate_corr[:,i]:
        word_color=True
    if word_color==True and word==0:#如果检测到字体的颜色，word+1
        word+=1
        word_start=i
    elif word_color==False and word==1:#判断字结束
        word+=1
        word_end=i+3
        flag+=1
        mkdir(save_path_a)
        cutting(word_start,word_end,flag,plate_read,save_path_a)
    if word==2:
        word=0
        word_start=0
        word_end=0
    if flag==7:
         break