EasyPR源码剖析(4):车牌定位之Sobel算子定位
一、简介
sobel算子主要是用于获得数字图像的一阶梯度,常见的应用是边缘检测。
Ⅰ.水平变化: 将 I 与一个奇数大小的内核进行卷积。比如,当内核大小为3时, 的计算结果为:
Ⅱ.垂直变化: 将: I 与一个奇数大小的内核进行卷积。比如,当内核大小为3时, 的计算结果为:
Opencv中Sobel函数使用扩展的Sobel算子,来计算一阶、二阶、三阶或混合图像差分。
CV_EXPORTS_W void Sobel( InputArray src,
OutputArray dst,
int ddepth,
int dx,
int dy,
int ksize=,
double scale=,
double delta=,
int borderType=BORDER_DEFAULT );
- 第一个参数,InputArray 类型的src,为输入图像,填Mat类型即可。
- 第二个参数,OutputArray类型的dst,即目标图像,函数的输出参数,需要和源图片有一样的尺寸和类型。
- 第三个参数,int类型的ddepth,输出图像的深度。
- 第四个参数,int类型dx,x 方向上的差分阶数。
- 第五个参数,int类型dy,y方向上的差分阶数。
- 第六个参数,int类型ksize,有默认值3,表示Sobel核的大小;必须取1,3,5或7。
- 第七个参数,double类型的scale,计算导数值时可选的缩放因子,默认值是1,表示默认情况下是没有应用缩放的。我们可以在文档中查阅getDerivKernels的相关介绍,来得到这个参数的更多信息。
- 第八个参数,double类型的delta,表示在结果存入目标图(第二个参数dst)之前可选的delta值,有默认值0。
- 第九个参数, int类型的borderType,我们的老朋友了(万年是最后一个参数),边界模式,默认值为BORDER_DEFAULT。这个参数可以在官方文档中borderInterpolate处得到更详细的信息。
具体的Sobel算子使用实例如下面代码所示:
/// Generate grad_x and grad_y
Mat grad_x, grad_y;
Mat abs_grad_x, abs_grad_y;
/// Gradient X
//Scharr( src_gray, grad_x, ddepth, 1, 0, scale, delta, BORDER_DEFAULT );
//Calculates the first, second, third, or mixed image derivatives using an extended Sobel operator.
Sobel( src_gray, grad_x, ddepth, , , , scale, delta, BORDER_DEFAULT );
convertScaleAbs( grad_x, abs_grad_x );
/// Gradient Y
//Scharr( src_gray, grad_y, ddepth, 0, 1, scale, delta, BORDER_DEFAULT );
Sobel( src_gray, grad_y, ddepth, , , , scale, delta, BORDER_DEFAULT );
convertScaleAbs( grad_y, abs_grad_y );
/// Total Gradient (approximate)
addWeighted( abs_grad_x, 0.5, abs_grad_y, 0.5, , grad );
二、Sobel算子定位
Sobel定位主要函数为 plateSobelLocate() ,主要处理函数有两个,一个是 sobelFrtSearch() ,另一个是对定位区域进行偏斜扭转的函数deskew(),deskew()后面会统一详细讲解,这边我们主要看一下通过sobel算子定位的函数 sobelFrtSearch() 。
sobelFrtSearch()函数中通过 sobelOper() 进行sobel定位,主要步骤如下:
1、对图像进行高斯滤波,为Sobel算子计算去除干扰噪声;
2、图像灰度化,提高运算速度;
3、对图像进行Sobel运算,得到图像的一阶水平方向导数;
4、通过otsu进行阈值分割;
5、通过形态学闭操作,连接车牌区域。
此处通过Sobel算子进行车牌定位,仅仅做水平方向求导,而不做垂直方向求导。这样做的意义是,如果做了垂直方向求导,会检测出很多水平边缘。水平边缘多也许有利于生成更精确的轮廓,但是由于有些车子前端太多的水平边缘了,例如车头排气孔,标志等等,很多的水平边缘会误导我们的连接结果,导致我们得不到一个恰好的车牌位置。
具体实现代码如下所示:
int CPlateLocate::sobelOper(const Mat &in, Mat &out, int blurSize, int morphW,int morphH) {
Mat mat_blur;
mat_blur = in.clone();
GaussianBlur(in, mat_blur, Size(blurSize, blurSize), , , BORDER_DEFAULT); Mat mat_gray;
if (mat_blur.channels() == )
cvtColor(mat_blur, mat_gray, CV_RGB2GRAY);
else
mat_gray = mat_blur; int scale = SOBEL_SCALE;
int delta = SOBEL_DELTA;
int ddepth = SOBEL_DDEPTH; Mat grad_x, grad_y;
Mat abs_grad_x, abs_grad_y; Sobel(mat_gray, grad_x, ddepth, , , , scale, delta, BORDER_DEFAULT);
convertScaleAbs(grad_x, abs_grad_x); Mat grad;
addWeighted(abs_grad_x, SOBEL_X_WEIGHT, , , , grad); Mat mat_threshold;
double otsu_thresh_val =
threshold(grad, mat_threshold, , , CV_THRESH_OTSU + CV_THRESH_BINARY); Mat element = getStructuringElement(MORPH_RECT, Size(morphW, morphH));
morphologyEx(mat_threshold, mat_threshold, MORPH_CLOSE, element); out = mat_threshold; return ;
}
上述图像经过处理之后,可以直接对图像轮廓进行搜索,轮廓搜索将全图的轮廓都搜索出来了,需要进行筛选,对轮廓求最小外接矩形,并在 verifySizes() 中进行验证,不满足条件的删除。 具体实现代码如下所示:
int CPlateLocate::sobelFrtSearch(const Mat &src,
vector<Rect_<float>> &outRects) {
Mat src_threshold; sobelOper(src, src_threshold, m_GaussianBlurSize, m_MorphSizeWidth,
m_MorphSizeHeight); vector<vector<Point>> contours;
findContours(src_threshold,
contours, // a vector of contours
CV_RETR_EXTERNAL,
CV_CHAIN_APPROX_NONE); // all pixels of each contours vector<vector<Point>>::iterator itc = contours.begin(); vector<RotatedRect> first_rects; while (itc != contours.end()) {
RotatedRect mr = minAreaRect(Mat(*itc)); if (verifySizes(mr)) {
first_rects.push_back(mr); float area = mr.size.height * mr.size.width;
float r = (float) mr.size.width / (float) mr.size.height;
if (r < ) r = (float) mr.size.height / (float) mr.size.width;
} ++itc;
} for (size_t i = ; i < first_rects.size(); i++) {
RotatedRect roi_rect = first_rects[i]; Rect_<float> safeBoundRect;
if (!calcSafeRect(roi_rect, src, safeBoundRect)) continue; outRects.push_back(safeBoundRect);
}
return ;
}
经过上述步骤后,为了进一步提高搜索的准确性,EasyPR里面对第一次搜索出的矩形扩大一定范围后,进行了二次搜素,具体函数为 sobelSecSearchPart() 。sobelSecSearchPart() 函数和 sobelFrtSearch() 大致过程是类似的,此处不再详细叙述,唯一的不同是sobelSecSearchPart() 对车牌上铆钉的去除进行了对应的处理。之后对定位区域进行偏斜扭转 deskew()处理之后,即可得到车牌定位的结果。
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