Как выровнять изображение - Matlab

Мне нужно знать, как выровнять изображение в Matlab для дальнейшей работы.

например, у меня есть следующее изображение номерного знака, и я хочу признать все цифры.

моя программа работает для прямых изображений, поэтому мне нужно выровнять изображение, а затем заготовку оптической системы распознавания.

Метод должен быть таким же универсальным, который подходит для всех видов пластин и всех видов углов.

EDIT: Я пытался сделать это с помощью Hough Transform, но я не преуспел. кто-нибудь может помочь мне сделать это?

любая помощь будет принята с благодарностью.

Ответ 1

Решение было впервые намечено @AruniRC в комментариях, а затем реализовано @belisarius в Mathematica. Ниже приводится моя интерпретация в MATLAB.

Идея в основном такая же: обнаруживать края с помощью метода Canny, находить выделенные строки с использованием преобразования Hough Transform, вычислять линейные углы и, наконец, выполнять преобразование сдвига для выравнивания изображения.

%# 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);

Теперь посмотрим на результаты

%# 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)

Ответ 2

В Mathematica, используя обнаружение кромок и преобразование Hough:

Ответ 3

Если вы используете какой-то инструмент для машинного обучения для распознавания текста, попробуйте учиться у ВСЕХ пластин - не только выровненных. Результаты распознавания должны быть одинаково хорошо, если вы преобразуете тарелку или нет, так как при преобразовании никакие новые данные в соответствии с истинным числом не улучшат изображение.

Ответ 4

Если все изображения имеют темный фон, подобный этому, вы можете бинарировать изображение, подгонять линии к верхней или нижней части яркой области и вычислять аффинную матрицу проекции из градиента линии.