android端使用openCV与深度学习实现车牌识别

        车牌识别的应用场景随处可见：高速公路上超速抓拍、小区门口关卡、车库入口关卡，甚至出现在车载设备上。它的工作原理大致这样：使用摄像头充当“眼睛”，使用openCV与深度学习充当“大脑”。实时车牌识别工作步骤：摄像头抓拍—>openCV初步定位车牌位置—>二次确认车牌位置的左右上下边界—>车牌倾斜校正—>车牌字符切割—>车牌字符识别。其中，车牌检测是车牌识别的前提条件和重要基础。

        在上篇博客介绍过使用openCV实现车牌检测，大家感兴趣可以看下：android端使用openCV实现车牌检测。

        关于openCV的初始化，与车牌检测一样（可以参考上篇博客）。调用车牌识别JNI接口时，首先进行初始化，加载caffe训练模型相关文件：

        plateRecognition = new PlateRecognition(this, mHandler);
        //init plate recognizer
        new Thread(new Runnable() {
            @Override
            public void run() {
                plateRecognition.initRecognizer("pr");
            }
        }).start();

        摄像头实时抓拍，回调每帧数据给车牌识别线程。需要注意的是，车牌识别中openCV操作对象是Mat，而不是Bitmap：

    public Mat onCameraFrame(CvCameraViewFrame inputFrame) {
        //每次进行车牌识别间隔3s
        long currentTime = System.currentTimeMillis();
        if((currentTime - lastRecognizeTime) > 3000){
            lastRecognizeTime = currentTime;
            //回调给车牌识别线程处理
            if(onNewFrameListener != null){
                onNewFrameListener.onNewFrame(inputFrame.rgba());
            }
        }
        return inputFrame.rgba();
    }

    public void onNewFrame(Mat newFrame) {
        if(dstMat == null){
            dstMat = new Mat(newFrame.rows(), newFrame.cols(), CvType.CV_8UC4);
        }
        //mat格式转换
        newFrame.copyTo(dstMat);
        //添加到车牌识别线程的队列中
        if(recognizeThread != null){
            recognizeThread.addMat(dstMat);
        }
    }

         其中，车牌识别线程调用native层执行，最终把识别结果返回给java层：

    public void run() {
        while (isRunning){
            Mat mat = null;
            synchronized (lock){
                //从队列取出mat对象
                if(matQueue != null && matQueue.size() > 0){
                    mat = matQueue.poll();
                }
            }
            //调用native层，执行车牌识别
            if(mat != null && plateRecognition != null){
                plateRecognition.doPlateRecognize(mat);
            }
        }
    }

        使用openCV的级联分类器CascadeClassifier去检测，得到车牌所在整个图像的矩形区域，然后二次确认车牌的左右、上下边界，判断车牌是否发生倾斜，如果有倾斜则进行校正。通过滑动窗口来切割车牌字符，使用CNN深度学习对每个字符进行识别。最终得到识别结果与识别置信度，如果置信度大于一定阈值，那么该轮识别结果可靠。这里涉及到的caffe深度学习训练框架，是贾扬清博士开源的一套框架，如果需要详细了解可访问官网：caffe深度学习框架。

        整个识别过程，单个车牌耗时300ms左右，准确率达到95%，看下单个车牌识别结果：

 

        一张图像包含两个车牌的识别结果：

        实时的车牌识别如下图：

        车牌识别实现过程参考：Hyper-LPR。

demo下载地址：https://download.csdn.net/download/u011686167/10899892