Cách căn chỉnh hình ảnh - Matlab

Question

Tôi cần biết cách căn chỉnh hình ảnh trong Matlab để tiếp tục làm việc.

ví dụ tôi có hình ảnh biển số giấy phép tiếp theo và tôi muốn nhận diện tất cả các số .

chương trình của tôi làm việc cho hình ảnh thẳng như vậy, tôi cần phải căn chỉnh hình ảnh và sau đó phôi hệ thống nhận dạng quang học.

Phương pháp này phải phổ biến cho tất cả các loại tấm và ở mọi góc độ.

EDIT: Tôi đã cố gắng thực hiện điều này với Hough Transform nhưng tôi đã không thành công. ai có thể giúp tôi làm điều này?

mọi trợ giúp sẽ được đánh giá cao.

Answer 1

Các giải pháp lần đầu tiên được ám chỉ bởi @AruniRC trong các ý kiến, sau đó thực hiện bởi @belisarius trong Mathematica. Sau đây là cách giải thích của tôi trong MATLAB. Ý tưởng về cơ bản là giống nhau: phát hiện các cạnh bằng cách sử dụng phương pháp Canny, tìm các đường nổi bật bằng cách sử dụng Biến đổi Hough, tính toán góc đường thẳng, cuối cùng thực hiện Chuyển đổi Cắt để căn chỉnh hình ảnh.

%# read and crop image 
I = imread('http://i.stack.imgur.com/CJHaA.png'); 
I = I(:,1:end-3,:);  %# remove small white band on the side 

%# egde detection 
BW = edge(rgb2gray(I), 'canny'); 

%# hough transform 
[H T R] = hough(BW); 
P = houghpeaks(H, 4, 'threshold',ceil(0.75*max(H(:)))); 
lines = houghlines(BW, T, R, P); 

%# shearing transforma 
slopes = vertcat(lines.point2) - vertcat(lines.point1); 
slopes = slopes(:,2) ./ slopes(:,1); 
TFORM = maketform('affine', [1 -slopes(1) 0 ; 0 1 0 ; 0 0 1]); 
II = imtransform(I, TFORM); 

Bây giờ cho phép xem kết quả

%# show edges 
figure, imshow(BW) 

%# show accumlation matrix and peaks 
figure, imshow(imadjust(mat2gray(H)), [], 'XData',T, 'YData',R, 'InitialMagnification','fit') 
xlabel('\theta (degrees)'), ylabel('\rho'), colormap(hot), colorbar 
hold on, plot(T(P(:,2)), R(P(:,1)), 'gs', 'LineWidth',2), hold off 
axis on, axis normal 

%# show image with lines overlayed, and the aligned/rotated image 
figure 
subplot(121), imshow(I), hold on 
for k = 1:length(lines) 
    xy = [lines(k).point1; lines(k).point2]; 
    plot(xy(:,1), xy(:,2), 'g.-', 'LineWidth',2); 
end, hold off 
subplot(122), imshow(II) 

Answer 2

Nếu bạn đang sử dụng một số loại hộp công cụ học máy để nhận dạng văn bản, hãy cố gắng tìm hiểu từ TẤT CẢ các tấm - không chỉ các ô được căn chỉnh. Kết quả nhận dạng phải tốt bằng nhau nếu bạn biến đổi đĩa hoặc không, vì bằng cách chuyển đổi, không có thông tin mới nào theo đúng số sẽ tăng cường hình ảnh.

Answer 3

Nếu tất cả các hình ảnh có nền tối như hình nền, bạn có thể binarize hình ảnh, phù hợp với dòng trên cùng hoặc dưới cùng của vùng sáng và tính toán ma trận chiếu afin từ đường kẻ.

Answer 4

Trong Mathematica, sử dụng Cạnh Detection và Hough transform: