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车牌检测和识别的Python应用软件实现

1.车牌检测和识别项目介绍

车牌的检测和识别的应用非常广泛,比如交通违章车牌追踪,小区或地下车库门禁。在对车牌识别和检测的过程中,因为车牌往往是规整的矩形,长宽比相对固定,色调纹理相对固定,常用的方法有:基于形状、基于色调、基于纹理、基于文字特征等方法,近年来随着深度学习的发展也会使用目标检测的一些深度学习方法。该项目主要的流程如下图所示:

1.输入原始图片,通过二值化,边缘检测,和基于色调的颜色微调等办法检测出原图中的车牌号的位置; 2.把检测到的车牌(ROI)裁剪,为车牌号的识别做准备; 3.基于裁剪的车牌号,使用直方图的波峰波谷分割裁剪的车牌号(如上图中的第3步) 4.训练机器学习模型做车牌识别,这里训练了2个SVM,一个SVM用来识别省份简称(如 鲁),另一个SVM用来识别字母和数字。 5.通过PyQt5把整个算法封装成GUI程序,并打包发布安装软件。

2.项目代码解析

下图描述了整个项目的代码结构,可以访问https://github.com/DataXujing/vehicle-license-plate-recognition 查看,其结构如下:

3.项目演示

可以通过访问项目地址 ( https://github.com/DataXujing/vehicle-license-plate-recognition )查看整个应用,或者访问安装程序下载地址 (https://pan.baidu.com/s/1IazbGFLlQkb8BQmK_EAeRA 提取码:v103 )安装安装程序进行测试,这里展示一些识别结果和测试视频:

4.TODO

目前识别的效果针对于某些场景下仍然很不理想,技术层面上的主要原因有两个,一个是车牌检测算法并没有检测到车牌(这主要是检测算法的问题),可以尝试一些目标检测的算法,比如Faster R-CNN(速度可能慢一些),YOLO系列, SSD系列等的经典的目标检测算法,然后做矫正或进一步的区域筛选;另一个原因是是在识别算法上,本次我们仅是基于少量的训练数据训练了SVM,可以尝试增加训练集并把模型替换成一些更复杂的机器学习模型如XGBoost,LightGBM,CatBoost等模型或使用CNN训练一个多分类的深度学习模型, 亦或者是直接考虑一些基于Attention的CNN-RNN架构的OCR识别模型。

Reference

  1. https://blog.csdn.net/sumkee911/article/details/79435983
  2. 车牌号识别 python + opencv
  3. License-Plate-Recognition
  4. .车牌识别(一)-车牌定位
  5. 在PyQt5中美化和装扮图形界面

文章转载于马哥教育官网!

原文链接:https://www.magedu.com/84628.html

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