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          你不知道的車(chē)牌識(shí)別系統(tǒng)

          共 2819字,需瀏覽 6分鐘

           ·

          2021-09-03 14:55

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          重磅干貨,第一時(shí)間送達(dá)

          有小伙伴后臺(tái)和小白說(shuō),能不能推薦幾個(gè)適合入門(mén)的開(kāi)源視覺(jué)項(xiàng)目,因?yàn)楦鶕?jù)實(shí)際項(xiàng)目和代碼學(xué)起來(lái)相對(duì)來(lái)說(shuō)比較快。小白收集了一些比較簡(jiǎn)單的開(kāi)源的項(xiàng)目,會(huì)陸陸續(xù)續(xù)的分享給大家,文末有源碼地址


          今天首先帶來(lái)的是一個(gè)車(chē)牌識(shí)別系統(tǒng)EasyPR。為什么推薦它呢,有兩個(gè)原因:1,車(chē)牌識(shí)別已經(jīng)做的比較成熟了,相對(duì)來(lái)說(shuō)是一個(gè)比較簡(jiǎn)單的項(xiàng)目了。2,這個(gè)項(xiàng)目是國(guó)內(nèi)團(tuán)隊(duì)寫(xiě)的,里面的說(shuō)明文檔全部都是中文,這對(duì)很多看英文頭疼的小伙伴來(lái)說(shuō)是再好不過(guò)的了。

           

          ?

          項(xiàng) 目 簡(jiǎn) 介

          EasyPR是一個(gè)中文的開(kāi)源車(chē)牌識(shí)別系統(tǒng),其目標(biāo)是成為一個(gè)簡(jiǎn)單、高效、準(zhǔn)確的車(chē)牌識(shí)別引擎。相比于其他的車(chē)牌識(shí)別系統(tǒng),EasyPR有如下特點(diǎn):

          1

          它基于openCV這個(gè)開(kāi)源庫(kù)。這意味著你可以獲取全部源代碼,并且移植到j(luò)ava等平臺(tái)。

          2

          它能夠識(shí)別中文。例如車(chē)牌為蘇EUK722的圖片,它可以準(zhǔn)確地輸出std:string類(lèi)型的"蘇EUK722"的結(jié)果。 

          3

          它的識(shí)別率較高。圖片清晰情況下,車(chē)牌檢測(cè)與字符識(shí)別可以達(dá)80%以上的精度。

           

          ?

          項(xiàng) 目 效 果


          假設(shè)我們有如下的原始圖片,需要識(shí)別出中間的車(chē)牌字符與顏色:






           

          經(jīng)過(guò)EasyPR的第一步處理車(chē)牌檢測(cè)(PlateDetect)以后,我們獲得了原始圖片中僅包含車(chē)牌的圖塊: 







           

          接著,我們對(duì)圖塊進(jìn)行OCR過(guò)程,在EasyPR中,叫做字符識(shí)別(CharsRecognize)。我們得到了一個(gè)包含車(chē)牌顏色與字符的字符串:“藍(lán)牌:蘇EUK722”


           

          這個(gè)識(shí)別是不是很神奇。什么?小伙伴覺(jué)得還不過(guò)癮,講解的還不夠詳細(xì),那接下來(lái)再接一個(gè)示例好了,這回有圖有程序。


          ?

          代 碼 示 例


          EasyPR的調(diào)用非常簡(jiǎn)單,下面是一段示例代碼:


          CPlateRecognizepr;
          pr.setResultShow(false);
          pr.setDetectType(PR_DETECT_CMSER);
          vector<CPlate>plateVec;
          Matsrc = imread(filepath);
          int result =pr.plateRecognize(src, plateVec);


          我們首先創(chuàng)建一個(gè)CPlateRecognize的對(duì)象pr,接著設(shè)置pr的屬性。


          pr.setResultShow(false);


          這句話(huà)設(shè)置EasyPR是否打開(kāi)結(jié)果展示窗口,如下圖。設(shè)置為true就是打開(kāi),否則就是關(guān)閉。在需要觀看定位結(jié)果時(shí),建議打開(kāi),快速運(yùn)行時(shí)關(guān)閉。







          pr.setDetectType(PR_DETECT_CMSER);


          這句話(huà)設(shè)置EasyPR采用的車(chē)牌定位算法。CMER代表文字定位方法,SOBEL和COLOR分別代表邊緣和顏色定位方法。可以通過(guò)"|"符號(hào)結(jié)合。


          pr.setDetectType(PR_DETECT_COLOR| PR_DETECT_SOBEL);


          除此之外,還可以有一些其他的屬性值設(shè)置:


          pr.setLifemode(true);


          這句話(huà)設(shè)置開(kāi)啟生活模式,這個(gè)屬性在定位方法為SOBEL時(shí)可以發(fā)揮作用,能增大搜索范圍,提高魯棒性。


          pr.setMaxPlates(4);


          這句話(huà)設(shè)置EasyPR最多查找多少個(gè)車(chē)牌。當(dāng)一副圖中有大于n個(gè)車(chē)牌時(shí),EasyPR最終只會(huì)輸出可能性最高的n個(gè)。


          下面來(lái)看pr的方法。plateRecognize()這個(gè)方法有兩個(gè)參數(shù),第一個(gè)代表輸入圖像,第二個(gè)代表輸出的車(chē)牌CPlate集合。


          vector<CPlate>plateVec;
          Matsrc = imread(filepath);
          int result =pr.plateRecognize(src, plateVec);


          當(dāng)返回結(jié)果result為0時(shí),代表識(shí)別成功,否則失敗。CPlate類(lèi)包含了車(chē)牌的各種信息,其中重要的如下:


          CPlateplate = plateVec.at(i);
          MatplateMat = plate.getPlateMat();
          RotatedRectrrect = plate.getPlatePos();
          stringlicense = plate.getPlateStr();


          plateMat代表車(chē)牌圖像,rrect代表車(chē)牌的可旋轉(zhuǎn)矩形位置,license

          代表車(chē)牌字符串,例如“藍(lán)牌:蘇EUK722”。


          這里說(shuō)下如何去閱讀如下圖的識(shí)別結(jié)果。








          第1行代表的是圖片的文件名。

          第2行代表GroundTruth車(chē)牌,用后綴(g)表示。

          第3行代表EasyPR檢測(cè)車(chē)牌,用后綴(d)表示。兩者形成一個(gè)配對(duì)

          第4行代表兩者的字符差距。下面同上。本圖片中有3個(gè)車(chē)牌,所有共有三個(gè)配對(duì)。

          最后的Recall等指標(biāo)代表的是整幅圖片的定位評(píng)價(jià),考慮了三個(gè)配對(duì)的結(jié)果。有時(shí)檢測(cè)車(chē)牌的部分會(huì)用“無(wú)車(chē)牌”與“No string”替代。“無(wú)車(chē)牌”代表“定位不成功”,“No string”代表“定位成功但字符分割失敗”。



          如果小伙伴想了解更多的關(guān)于項(xiàng)目的內(nèi)容,可以通過(guò)下載代碼,閱讀里面的說(shuō)明文檔,也可以在自己的電腦上跑一下該程序。


          源碼地址:https://gitee.com/easypr/EasyPR



          下載1:OpenCV-Contrib擴(kuò)展模塊中文版教程
          在「小白學(xué)視覺(jué)」公眾號(hào)后臺(tái)回復(fù):擴(kuò)展模塊中文教程即可下載全網(wǎng)第一份OpenCV擴(kuò)展模塊教程中文版,涵蓋擴(kuò)展模塊安裝、SFM算法、立體視覺(jué)、目標(biāo)跟蹤、生物視覺(jué)、超分辨率處理等二十多章內(nèi)容。

          下載2:Python視覺(jué)實(shí)戰(zhàn)項(xiàng)目52講
          小白學(xué)視覺(jué)公眾號(hào)后臺(tái)回復(fù):Python視覺(jué)實(shí)戰(zhàn)項(xiàng)目即可下載包括圖像分割、口罩檢測(cè)、車(chē)道線(xiàn)檢測(cè)、車(chē)輛計(jì)數(shù)、添加眼線(xiàn)、車(chē)牌識(shí)別、字符識(shí)別、情緒檢測(cè)、文本內(nèi)容提取、面部識(shí)別等31個(gè)視覺(jué)實(shí)戰(zhàn)項(xiàng)目,助力快速學(xué)校計(jì)算機(jī)視覺(jué)。

          下載3:OpenCV實(shí)戰(zhàn)項(xiàng)目20講
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