基于机器学习(CNN+opencv+python)的车牌识别
- 下载本文机器学习(CNN+opencv+python)的车牌识别系统完整的代码和参考报告链接（或者可以联系博主koukou(壹壹23七2五六98)，获取源码和报告）https://download.csdn.net/download/shooter7/88548767
- 此处是另外一个系统描述的链接：机器学习Opencv和SVM的车牌识别系统，可用于毕设课设。https://blog.csdn.net/shooter7/article/details/129935028
摘要
车牌识别是计算机视觉领域的一个重要应用，它利用图像处理和模式识别技术对车辆的车牌进行自动识别。CNN（卷积神经网络）是一种深度学习模型，近年来在图像识别任务中取得了显著的成果。CNN车牌识别的过程包括以下几个步骤：1.图像预处理：对输入的车辆图片进行灰度化、二值化、去噪等处理，以减少噪声和不必要的信息。2.特征提取：利用卷积层和池化层从预处理后的图像中提取出有用的特征，如边缘、角点、纹理等。3.分类器训练：将提取出的特征输入到全连接层中，通过反向传播算法对网络参数进行优化，使网络能够准确地识别车牌号码。4.车牌定位：在识别过程中，还需要对车牌进行定位，以便准确地提取出车牌上的数字和字母。5.输出结果：最后，将识别出的车牌号码输出给用户或其他应用程序使用。
调试导入和运行结果展示
识别流程分解
关于车牌预处理，网上有很多说法，不过都差不太多。预处理的目的在于找到“疑似车牌”的大概位置，为下一步定位车牌做准备
- 加载原始图片加载原始图片
- RGB图片转灰度图：减少数据量
- 均值模糊
- sobel获取垂直边缘
- 原始图片从RGB转HSV：车牌背景色一般是蓝色或黄色（至于h、s、v的设置参考这里：
- 从sobel处理后的图片找到蓝色或黄色区域：从HSV中取出蓝色、黄色区域，和sobel处理后的图片相乘
- 二值化
- 闭运算
车牌定位
在CNN车牌识别中，车牌定位是一个重要的过程。这个过程主要包括以下步骤：
- 图像预处理：对输入的车辆图片进行灰度化、二值化、去噪等处理，以减少噪声和不必要的信息。
- 车牌区域定位：通过图像处理技术，如边缘检测、形状分析等方法，从预处理后的图像中找出可能包含车牌的区域。这是定位车牌的第一步。
- 车牌截取：在确定了可能包含车牌的区域后，需要从原图中截取出这个区域，以便后续进行字符分割和识别。
- 字符分割与识别：将截取的车牌区域分割成一个一个的小图，即字符图片。然后依次对这些字符图片进行识别，先识别省份，再识别城市、再识别号码。
- 输出结果：最后，将识别出的车牌号码以及对应的省份、城市信息输出给用户或其他应用程序使用。
这里主要用到漫水填充算法（类似PS的魔术棒），通过在矩形区域生成种子点，种子点的颜色必须是蓝色或黄色，在填充后的掩模上绘制外接矩形，再依次判断这个外接矩形的尺寸是否符合车牌要求，最后再把矩形做仿射变换校准位置。
字符分割
字符轮廓提取：利用卷积神经网络等技术，对预处理后的图像进行特征提取，并进一步提取出字符的轮廓。
字符分割：根据字符轮廓，将车牌中的字符一个个分割出来。这一步骤通常需要设定一个合适的阈值，通过阈值处理来找出波峰，即字符的分隔点。
返回字符图像列表：分割完成后，将各个字符的图片整理成一个列表，以便后续进行识别。
分割完后，用CNN算法进行车牌识别
源码操作流程
- 部分源码
import cv2
import os
import sys
import numpy as np
import tensorflow._api.v2.compat.v1 as tf
tf.disable_v2_behavior()
char_table = ['0', '1', '2', '3', '4', '5', '6', '7', '8', '9', 'A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F', 'G', 'H', 'I', 'J', 'K',
'L', 'M', 'N', 'O', 'P', 'Q', 'R', 'S', 'T', 'U', 'V', 'W', 'X', 'Y', 'Z', '川', '鄂', '赣', '甘', '贵',
'桂', '黑', '沪', '冀', '津', '京', '吉', '辽', '鲁', '蒙', '闽', '宁', '青', '琼', '陕', '苏', '晋',
'皖', '湘', '新', '豫', '渝', '粤', '云', '藏', '浙']
def hist_image(img):
assert img.ndim==2
hist = [0 for i in range(256)]
img_h,img_w = img.shape[0],img.shape[1]
for row in range(img_h):
for col in range(img_w):
hist[img[row,col]] += 1
p = [hist[n]/(img_w*img_h) for n in range(256)]
p1 = np.cumsum(p)
for row in range(img_h):
for col in range(img_w):
v = img[row,col]
img[row,col] = p1[v]*255
return img
def find_board_area(img):
assert img.ndim==2
img_h,img_w = img.shape[0],img.shape[1]
top,bottom,left,right = 0,img_h,0,img_w
flag = False
h_proj = [0 for i in range(img_h)]
v_proj = [0 for i in range(img_w)]
for row in range(round(img_h*0.5),round(img_h*0.8),3):
for col in range(img_w):
if img[row,col]==255:
h_proj[row] += 1
if flag==False and h_proj[row]>12:
flag = True
top = row
if flag==True and row>top+8 and h_proj[row]<12:
bottom = row
flag = False
for col in range(round(img_w*0.3),img_w,1):
for row in range(top,bottom,1):
if img[row,col]==255:
v_proj[col] += 1
if flag==False and (v_proj[col]>10 or v_proj[col]-v_proj[col-1]>5):
left = col
break
return left,top,120,bottom-top-10
# 车牌定位
def locate_carPlate(orig_img,pred_image):
carPlate_list = []
temp1_orig_img = orig_img.copy() #调试用
temp2_orig_img = orig_img.copy() #调试用
contours,heriachy = cv2.findContours(pred_image,cv2.RETR_EXTERNAL,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
for i,contour in enumerate(contours):
cv2.drawContours(temp1_orig_img, contours, i, (0, 255, 255), 2)
# 获取轮廓最小外接矩形，返回值rotate_rect
rotate_rect = cv2.minAreaRect(contour)
# 根据矩形面积大小和长宽比判断是否是车牌
if verify_scale(rotate_rect):
print("1")
ret,rotate_rect2 = verify_color(rotate_rect,temp2_orig_img)
if ret == False:
continue
# 车牌位置矫正
car_plate = img_Transform(rotate_rect2, temp2_orig_img)
car_plate = cv2.resize(car_plate,(car_plate_w,car_plate_h)) #调整尺寸为后面CNN车牌识别做准备
#========================调试看效果========================#
box = cv2.boxPoints(rotate_rect2)
for k in range(4):
n1,n2 = k%4,(k+1)%4
cv2.line(temp1_orig_img,(int(box[n1][0]),int(box[n1][1])),(int(box[n2][0]),int(box[n2][1])),(255,0,0),2)
cv2.imshow('opencv_' + str(i), car_plate)
print("2")
#========================调试看效果========================#
carPlate_list.append(car_plate)
cv2.imshow('contour', temp1_orig_img)
#cv2.waitKey(0)
return carPlate_list
# 左右切割
def horizontal_cut_chars(plate):
char_addr_list = []
area_left,area_right,char_left,char_right= 0,0,0,0
img_w = plate.shape[1]
# 获取车牌每列边缘像素点个数
def getColSum(img,col):
sum = 0
for i in range(img.shape[0]):
sum += round(img[i,col]/255)
return sum;
sum = 0
for col in range(img_w):
sum += getColSum(plate,col)
# 每列边缘像素点必须超过均值的60%才能判断属于字符区域
col_limit = 0#round(0.5*sum/img_w)
# 每个字符宽度也进行限制
charWid_limit = [round(img_w/12),round(img_w/5)]
is_char_flag = False
for i in range(img_w):
colValue = getColSum(plate,i)
if colValue > col_limit:
if is_char_flag == False:
area_right = round((i+char_right)/2)
area_width = area_right-area_left
char_width = char_right-char_left
if (area_width>charWid_limit[0]) and (area_width<charWid_limit[1]):
char_addr_list.append((area_left,area_right,char_width))
char_left = i
area_left = round((char_left+char_right) / 2)
is_char_flag = True
else:
if is_char_flag == True:
char_right = i-1
is_char_flag = False
# 手动结束最后未完成的字符分割
if area_right < char_left:
area_right,char_right = img_w,img_w
area_width = area_right - area_left
char_width = char_right - char_left
if (area_width > charWid_limit[0]) and (area_width < charWid_limit[1]):
char_addr_list.append((area_left, area_right, char_width))
return char_addr_list
def get_chars(car_plate):
img_h,img_w = car_plate.shape[:2]
h_proj_list = [] # 水平投影长度列表
h_temp_len,v_temp_len = 0,0
h_startIndex,h_end_index = 0,0 # 水平投影记索引
h_proj_limit = [0.2,0.8] # 车牌在水平方向得轮廓长度少于20%或多余80%过滤掉
char_imgs = []
# 将二值化的车牌水平投影到Y轴，计算投影后的连续长度，连续投影长度可能不止一段
h_count = [0 for i in range(img_h)]
for row in range(img_h):
temp_cnt = 0
for col in range(img_w):
if car_plate[row,col] == 255:
temp_cnt += 1
h_count[row] = temp_cnt
if temp_cnt/img_w<h_proj_limit[0] or temp_cnt/img_w>h_proj_limit[1]:
if h_temp_len != 0:
h_end_index = row-1
h_proj_list.append((h_startIndex,h_end_index))
h_temp_len = 0
continue
if temp_cnt > 0:
if h_temp_len == 0:
h_startIndex = row
h_temp_len = 1
else:
h_temp_len += 1
else:
if h_temp_len > 0:
h_end_index = row-1
h_proj_list.append((h_startIndex,h_end_index))
h_temp_len = 0
# 手动结束最后得水平投影长度累加
if h_temp_len != 0:
h_end_index = img_h-1
h_proj_list.append((h_startIndex, h_end_index))
# 选出最长的投影，该投影长度占整个截取车牌高度的比值必须大于0.5
h_maxIndex,h_maxHeight = 0,0
for i,(start,end) in enumerate(h_proj_list):
if h_maxHeight < (end-start):
h_maxHeight = (end-start)
h_maxIndex = i
if h_maxHeight/img_h < 0.5:
return char_imgs
chars_top,chars_bottom = h_proj_list[h_maxIndex][0],h_proj_list[h_maxIndex][1]
plates = car_plate[chars_top:chars_bottom+1,:]
cv2.imwrite('./carIdentityData/opencv_output/car.jpg',car_plate)
cv2.imwrite('./carIdentityData/opencv_output/plate.jpg', plates)
char_addr_list = horizontal_cut_chars(plates)
for i,addr in enumerate(char_addr_list):
char_img = car_plate[chars_top:chars_bottom+1,addr[0]:addr[1]]
char_img = cv2.resize(char_img,(char_w,char_h))
char_imgs.append(char_img)
return char_imgs
def cnn_recongnize_char(img_list,model_path):
g2 = tf.Graph()
sess2 = tf.Session(graph=g2)
text_list = []
if len(img_list) == 0:
return text_list
with sess2.as_default():
with sess2.graph.as_default():
model_dir = os.path.dirname(model_path)
saver = tf.train.import_meta_graph(model_path)
saver.restore(sess2, tf.train.latest_checkpoint(model_dir))
graph = tf.get_default_graph()
net2_x_place = graph.get_tensor_by_name('x_place:0')
net2_keep_place = graph.get_tensor_by_name('keep_place:0')
net2_out = graph.get_tensor_by_name('out_put:0')
data = np.array(img_list)
# 数字、字母、汉字，从67维向量找到概率最大的作为预测结果
net_out = tf.nn.softmax(net2_out)
preds = tf.argmax(net_out,1)
my_preds= sess2.run(preds, feed_dict={
net2_x_place: data, net2_keep_place: 1.0})
for i in my_preds:
text_list.append(char_table[i])
return text_list
if __name__ == '__main__':
cur_dir = sys.path[0]
car_plate_w,car_plate_h = 136,36
char_w,char_h = 20,20
plate_model_path = os.path.join(cur_dir, './carIdentityData/model/plate_recongnize/model.ckpt-510.meta')
char_model_path = os.path.join(cur_dir,'./carIdentityData/model/char_recongnize/model.ckpt-550.meta')
img = cv2.imread('../images/images/pictures/3.jpg')
# 预处理
pred_img = pre_process(img)
# 车牌定位
car_plate_list = locate_carPlate(img,pred_img)
print(car_plate_list)
# CNN车牌过滤
ret,car_plate = cnn_select_carPlate(car_plate_list,plate_model_path)
if ret == False:
print("未检测到车牌")
sys.exit(-1)
cv2.imshow('cnn_plate',car_plate)
# 字符提取
char_img_list = extract_char(car_plate)
# CNN字符识别
text = cnn_recongnize_char(char_img_list,char_model_path)
print(text)
cv2.waitKey(0)