車牌識(shí)別基礎(chǔ)功能演示

摘要：車牌識(shí)別系統(tǒng)(Vehicle License Plate Recognition，VLPR) 是指能夠檢測(cè)到受監(jiān)控路面的車輛并自動(dòng)提取車輛牌照信息（含漢字字符、英文字母、阿拉伯?dāng)?shù)字及號(hào)牌顏色）進(jìn)行處理的技術(shù)。車牌識(shí)別是現(xiàn)代智能交通系統(tǒng)中的重要組成部分之一，應(yīng)用十分廣泛。本文詳細(xì)介紹了車牌識(shí)別技術(shù)的基本實(shí)現(xiàn)原理，并且基于python與pyqt開發(fā)了一套功能完整的車牌識(shí)別的停車場(chǎng)管理系統(tǒng)軟件，實(shí)現(xiàn)了通過圖片或者攝像頭的方式進(jìn)行進(jìn)出停車場(chǎng)車輛車牌自動(dòng)識(shí)別、車牌登記信息錄入、已登記車輛有效期時(shí)間管理、車輛進(jìn)出記錄管理以及外來車輛收費(fèi)系統(tǒng)等功能。本文提供了完整的Python代碼和使用教程，給感興趣的小伙伴參考學(xué)習(xí)，完整的代碼資源文件獲取方式見文末。

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1. 前言

車牌識(shí)別系統(tǒng)(Vehicle License Plate Recognition，VLPR) 是指能夠檢測(cè)到受監(jiān)控路面的車輛并自動(dòng)提取車輛牌照信息（含漢字字符、英文字母、阿拉伯?dāng)?shù)字及號(hào)牌顏色）進(jìn)行處理的技術(shù)。車牌識(shí)別是現(xiàn)代智能交通系統(tǒng)中的重要組成部分之一，應(yīng)用十分廣泛。它以數(shù)字圖像處理、模式識(shí)別、計(jì)算機(jī)視覺等技術(shù)為基礎(chǔ)，對(duì)攝像機(jī)所拍攝的車輛圖像或者視頻序列進(jìn)行分析，得到每一輛汽車唯一的車牌號(hào)碼，從而完成識(shí)別過程。

車牌識(shí)別技術(shù)主要應(yīng)用領(lǐng)域有停車場(chǎng)收費(fèi)管理，交通流量控制指標(biāo)測(cè)量，車輛定位，汽車防盜，高速公路超速自動(dòng)化監(jiān)管、闖紅燈電子警察、公路收費(fèi)站等等功能。對(duì)于維護(hù)交通安全和城市治安，防止交通堵塞，實(shí)現(xiàn)交通自動(dòng)化管理有著現(xiàn)實(shí)的意義。

博主根據(jù)車牌識(shí)別技術(shù)開發(fā)了本文中介紹的一套功能完整的停車場(chǎng)收費(fèi)與車輛管理系統(tǒng)，功能主要包括：進(jìn)出停車場(chǎng)車輛車牌自動(dòng)識(shí)別、車牌登記信息錄入、已登記車輛有效期時(shí)間管理、車輛進(jìn)出記錄管理以及外來車輛收費(fèi)系統(tǒng)等功能。

基于該車牌識(shí)別技術(shù)，博主經(jīng)過長(zhǎng)時(shí)間開發(fā)，總共寫了近3000行代碼，并且整個(gè)系統(tǒng)經(jīng)過了詳細(xì)的調(diào)試修改。最終開發(fā)了本文介紹的車牌識(shí)別停車場(chǎng)管理系統(tǒng)軟件【python與PYQT5]】，功能主要包括：進(jìn)出停車場(chǎng)車輛車牌自動(dòng)識(shí)別、車牌登記信息錄入、已登記車輛有效期時(shí)間管理、車輛進(jìn)出記錄管理以及外來車輛收費(fèi)系統(tǒng)等。

覺得不錯(cuò)的小伙伴，感謝點(diǎn)贊、關(guān)注加收藏哦！更多干貨內(nèi)容持續(xù)更新…文章來源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-488137.html

登錄后的軟件初始界面如下圖所示：

2. 軟件核心功能介紹及效果演示

軟件主要功能包括以下幾個(gè)部分：

1. 登錄注冊(cè)模塊：提供系統(tǒng)的登錄注冊(cè)功能；
2. 車輛信息登記錄入模塊：用于進(jìn)行特殊車輛、月租車輛或業(yè)主車輛的信息管理，登記指定日期內(nèi)車輛進(jìn)出不收費(fèi)，過期后正常收費(fèi)；
3. 車牌進(jìn)出識(shí)別模塊：用于識(shí)別停車場(chǎng)出入車輛的車牌信息，同時(shí)記錄出入時(shí)間，并顯示出入信息、收費(fèi)信息、停車場(chǎng)車位數(shù)量信息；
4. 已登記錄入車輛信息管理模塊：對(duì)已錄入的車輛信息進(jìn)行搜索、修改、刪除等管理；
5. 車輛進(jìn)出信息管理模塊：記錄車輛進(jìn)出信息、并對(duì)進(jìn)出車輛進(jìn)出信息搜索、刪除等管理
6. 人臉識(shí)別記錄模塊：進(jìn)行已錄入的人員進(jìn)行人臉識(shí)別的時(shí)間信息，可用于人員的打卡管理等。
7. 自動(dòng)收費(fèi)模塊：能夠依據(jù)記錄的出入時(shí)間自動(dòng)計(jì)算出入車輛的需要繳納的費(fèi)用。

下面將詳細(xì)介紹各個(gè)模塊的基本功能：

2.1 登錄注冊(cè)功能模塊

本軟件提供了基礎(chǔ)的登錄注冊(cè)功能，對(duì)于新用戶需要先注冊(cè)賬號(hào)才可以進(jìn)行登錄。界面如下：

2.2 車輛信息登記錄入功能模塊

車輛信息登記錄入功能的主要作用是對(duì)特殊車輛、月租車輛或業(yè)主車輛進(jìn)行信息管理，車輛在登記日期區(qū)間內(nèi)，可以免費(fèi)進(jìn)出停車場(chǎng)，但是過期后需正常繳費(fèi)?？稍谛畔⒐芾斫缑嫘薷娜掌谛畔?。

車輛登記需要進(jìn)行照片采集，可通過上傳照片或者攝像頭拍照的這兩種方式進(jìn)行采集，車牌會(huì)自動(dòng)識(shí)別填入文本框內(nèi)。然后選擇車輛登記有效日期，選填人員信息等內(nèi)容。點(diǎn)擊保存按鈕，即可將信息保存至數(shù)據(jù)庫中。采集的車輛圖片會(huì)默認(rèn)存入data/imgs目錄中，命名方式為車牌號(hào).jpg。
車牌信息登記的初始界面如下：

上傳圖片方式采集車輛圖片方式如下:

攝像頭采集車輛圖片方式如下：
先開啟攝像頭，車輛處于合適位置后，點(diǎn)擊拍照按鈕采集，點(diǎn)擊關(guān)閉攝像頭按鈕即可。

采集后的車輛圖片存儲(chǔ)位置data/imgs目錄下：

2.3 車牌識(shí)別車輛出入及收費(fèi)系統(tǒng)模塊

可通過圖片或者攝像頭的方式，對(duì)出入的車輛進(jìn)行車牌識(shí)別。并顯示車輛信息，收費(fèi)信息，停車場(chǎng)車位數(shù)目等。并且可以通過單選按鈕來模擬車輛的進(jìn)出，從而顯示不同的出入信息。
費(fèi)用計(jì)算方式：費(fèi)用計(jì)算:不足半小時(shí)免費(fèi)，超過每小時(shí)5元，不足1小時(shí)按1小時(shí)算,每24小時(shí)20元封頂。

圖片方式來模擬車輛的進(jìn)入與外出：

車輛進(jìn)入顯示的信息如下：

車輛外出顯示信息如下：
注：登記車輛會(huì)顯示登記剩余天數(shù)，外來車輛沒有剩余天數(shù)顯示。


攝像頭方式來模擬車輛的進(jìn)入與外出：

2.4 車輛信息數(shù)據(jù)管理模塊

該界面主要是顯示已登記的車輛信息，支持搜索及日期、業(yè)主信息等修改，以及信息刪除功能。
功能展示如下：
搜索功能

修改、刪除功能：
修改方法：雙擊表中的內(nèi)容后，點(diǎn)擊修改按鈕，然后點(diǎn)擊保存操作按鈕，更新數(shù)據(jù)庫。
刪除方法：選中要?jiǎng)h除的行，然后點(diǎn)擊刪除按鈕，然后點(diǎn)擊保存操作按鈕，更新數(shù)據(jù)庫。

顯示全部按鈕用于顯示全部已錄入的車輛信息。

2.5 車輛出入記錄模塊

該界面用于記錄車輛的出入信息：包括車牌、出入時(shí)間、車輛類型。
支持搜索與刪除信息功能。
**刪除方法：**選中要?jiǎng)h除的行，然后點(diǎn)擊刪除按鈕，然后點(diǎn)擊保存操作按鈕，更新數(shù)據(jù)庫。
功能展示如下：

3. 車牌識(shí)別基本原理介紹

3.1 基本原理

車牌識(shí)別系統(tǒng)(Vehicle License Plate Recognition，VLPR) 是指能夠檢測(cè)到受監(jiān)控路面的車輛并自動(dòng)提取車輛牌照信息（含漢字字符、英文字母、阿拉伯?dāng)?shù)字及號(hào)牌顏色）進(jìn)行處理的技術(shù)。車牌識(shí)別技術(shù)應(yīng)用十分廣泛，它是以數(shù)字圖像處理、模式識(shí)別、計(jì)算機(jī)視覺等技術(shù)為基礎(chǔ)，對(duì)含有車輛號(hào)牌的圖像進(jìn)行分析處理，從而確定牌照在圖像中的位置，并進(jìn)一步提取和識(shí)別出文本字符，得到每一輛汽車唯一的車牌號(hào)碼，從而完成識(shí)別過程。

車牌識(shí)別的常規(guī)處理過程流程包括：圖像采集、圖像預(yù)處理、車牌定位、字符分割、字符識(shí)別及結(jié)果輸出等處理過程。如下圖所示：

上述各個(gè)流程相輔相成，每個(gè)處理過程均須保證其高效和較高的抗干擾能力，只有這樣才能保證識(shí)別功能達(dá)到滿意的效果，其中車牌定位、字符分割及字符識(shí)別這三個(gè)步驟尤為重要。

車牌定位
車牌定位的主要工作是從靜態(tài)圖片或視頻幀中找到車牌位置，并把車牌從圖像中單獨(dú)分離出來以供后續(xù)處理模塊處理，車牌定位如下圖所示：

車牌定位的本質(zhì)就是車牌目標(biāo)檢測(cè)，目前車牌位置檢測(cè)方法主要有以下兩種：
【方法1】基于圖形圖像學(xué)的定位方法
該方法主要有以下幾種方式：（1）基于顏色的定位方法，如彩色邊緣算法、顏色距離和相似度算法等；（2）基于紋理的定位方法，如小波紋理、水平梯度差分紋理等；（3）基于邊緣檢測(cè)的定位方法；（4）基于數(shù)學(xué)形態(tài)的定位方法。

基于圖形圖像學(xué)的定位方法，容易受到外界干擾信息的干擾而造成定位失敗。如基于顏色分析的定位方法中，如果車牌背景顏色與車牌顏色相近，則很難從背景中提取車牌；在基于邊緣檢測(cè)的方法中，車牌邊緣的污損也很容易造成定位失敗。外界干擾信息的干擾也會(huì)欺騙定位算法，使得定位算法生成過多的非車牌候選區(qū)域，增大了系統(tǒng)負(fù)荷。

【方法2】基于機(jī)器學(xué)習(xí)的定位方法
基于機(jī)器學(xué)習(xí)的方法有基于特征工程的定位方法和基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的定位方法等。例如通過opencv提供的基于haar特征的級(jí)聯(lián)分類器，訓(xùn)練一個(gè)車牌定位系統(tǒng)。但該方法訓(xùn)練十分費(fèi)時(shí)，分類定位的效率也較低。因此當(dāng)前在目標(biāo)定位方面，基于深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法是主流方法。深度學(xué)習(xí)的檢測(cè)算法主要有Mobilene-SSD、YOLO-v5等，利用大批量的標(biāo)注數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練模型，然后利用訓(xùn)練好的模型進(jìn)行車牌區(qū)域檢測(cè)。

字符識(shí)別
當(dāng)車牌區(qū)域被檢測(cè)出來后，如何對(duì)這一區(qū)域中的字符進(jìn)行識(shí)別，主要有兩種思路：
【方法1】首先利用一系列字符分割的算法將車牌中的字符逐個(gè)分開，然后基于深度學(xué)習(xí)進(jìn)行字符分類，得到識(shí)別結(jié)果；
【方法2】直接對(duì)車牌區(qū)域采用端到端的網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行識(shí)別。

本文我們直接基于網(wǎng)絡(luò)上開源的HyperLPR 高性能開源中文車牌識(shí)別框架，來進(jìn)行車牌區(qū)域與字符識(shí)別，該方法支持支持python3,支持Windows Mac Linux 樹莓派等。
具體使用方法如下：
【1】導(dǎo)入第三方庫OpenCV和hyperlpr，并讀取一張車牌圖片調(diào)用架構(gòu)中的車牌識(shí)別方法獲得結(jié)果，示例代碼如下：

#導(dǎo)入包
from hyperlpr import *
#導(dǎo)入OpenCV庫
import cv2
#讀入圖片
image = cv2.imread("2.jpg")
#識(shí)別結(jié)果
print(HyperLPR_plate_recognition(image))

代碼運(yùn)行結(jié)果如下，包含了車牌字符：'京EL0662'、置信度值：0.9737052321434021、車牌位置坐標(biāo)：[255, 196, 367, 236]、圖片尺寸形狀：【3, 518, 690】（3通道，高518，寬690）信息。

(1, 3, 518, 690)
255 196 367 236
[['京EL0662', 0.9737052321434021, [255, 196, 367, 236]]]

下面我們將車牌的識(shí)別結(jié)果信息顯示在圖片上，代碼如下：

# coding:utf-8
# 導(dǎo)入包
from hyperlpr import *
# 導(dǎo)入OpenCV庫
import cv2
from PIL import Image, ImageDraw, ImageFont
import numpy as np

# 定義畫圖函數(shù)
def drawRectBox(image, rect, addText, fontC):
    """
    車牌識(shí)別，繪制矩形框與結(jié)果
    :param image: 原始圖像
    :param rect: 矩形框坐標(biāo)
    :param addText:車牌號(hào)
    :param fontC: 字體
    :return:
    """
    # 繪制車牌位置方框
    cv2.rectangle(image, (int(round(rect[0])), int(round(rect[1]))),
                 (int(round(rect[2]) + 15), int(round(rect[3]) + 15)),
                 (0, 0, 255), 2)
    # 繪制字體背景框
    cv2.rectangle(image, (int(rect[0] - 1), int(rect[1]) - 25), (int(rect[0] + 120), int(rect[1])), (0, 0, 255), -1, cv2.LINE_AA)
    img = Image.fromarray(image)
    draw = ImageDraw.Draw(img)
    draw.text((int(rect[0] + 1), int(rect[1] - 25)), addText, (255, 255, 255), font=fontC)
    imagex = np.array(img)
    return imagex

# 讀取選擇的圖片
image = cv2.imread('2.jpg')
all_res = HyperLPR_plate_recognition(image)
# 車牌標(biāo)注的字體
fontC = ImageFont.truetype("Font/platech.ttf", 20, 0)
# all_res為多個(gè)車牌信息的列表，取第一個(gè)車牌信息
lisence, conf, boxes = all_res[0]
image = drawRectBox(image, boxes, lisence, fontC)
cv2.imshow('RecognitionResult', image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

上述代碼運(yùn)行結(jié)果如下，可以看到車牌信息與方框被很好的標(biāo)注在了圖片上：

但是，在生活中，我們更多用到的是從視頻中對(duì)車牌進(jìn)行識(shí)別，因此我們只需要對(duì)視頻的每一幀圖片進(jìn)行車牌識(shí)別檢測(cè)，然后將檢測(cè)信息繪制上去即可，核心代碼如下：

# 讀取攝像頭
cap = cv2.VideoCapture(0, cv2.CAP_DSHOW)
# 車牌標(biāo)注的字體
fontC = ImageFont.truetype("Font/platech.ttf", 20, 0)

while True:
    ref, frame = cap.read()
    if ref:
        # 識(shí)別車牌
        all_res = HyperLPR_plate_recognition(frame)  
        if len(all_res) > 0:
            lisence, conf, boxes = all_res[0]  
            frame = drawRectBox(frame, boxes, lisence, fontC)
        cv2.imshow("RecognitionResult", frame)  
        if cv2.waitKey(10) & 0xFF == ord('q'):
            break  # 退出
    else:
        break

識(shí)別結(jié)果如下：

以上便是關(guān)于車牌識(shí)別的基本原理介紹與代碼演示?；谠撥嚺谱R(shí)別技術(shù)，最終博主經(jīng)過長(zhǎng)時(shí)間開發(fā)，總共干了近3000行代碼，并且整個(gè)系統(tǒng)經(jīng)過了詳細(xì)的調(diào)試修改。最終開發(fā)了本文介紹的車牌識(shí)別停車場(chǎng)管理系統(tǒng)軟件【python與PYQT5]】，能夠基于車牌識(shí)別很好的實(shí)現(xiàn)進(jìn)出停車場(chǎng)車輛車牌自動(dòng)識(shí)別、車牌登記信息錄入、已登記車輛有效期時(shí)間管理、車輛進(jìn)出記錄管理以及外來車輛收費(fèi)系統(tǒng)等功能。

關(guān)于該停車系統(tǒng)的涉及到的完整源碼、UI界面代碼等相關(guān)文件，均已打包上傳，感興趣的小伙伴可以通過下載鏈接自行獲取。

【獲取方式】

關(guān)注文末GZH名片【阿旭算法與機(jī)器學(xué)習(xí)】，回復(fù)【車牌識(shí)別】可獲取下載方式

本文涉及到的完整全部程序文件：包括python源碼、UI文件、測(cè)試圖片、視頻等文件（見下圖），均已打包上傳，按說明配置好環(huán)境后，點(diǎn)擊運(yùn)行即可。

【pycharm打開項(xiàng)目界面如下】

文件夾下的資源顯示如下圖：

注意：該代碼采用Pycharm+Python3.8開發(fā)，運(yùn)行界面的主程序?yàn)?code>main.py(不含登錄界面)；login_main.py(含登錄界面)。為確保程序順利運(yùn)行，請(qǐng)按照環(huán)境配置.txt配置軟件運(yùn)行環(huán)境。

關(guān)注下方GZH名片【阿旭算法與機(jī)器學(xué)習(xí)】，回復(fù)【車牌識(shí)別】可獲取下載方式

結(jié)束語

以上便是博主開發(fā)的關(guān)于基于OpenCV車牌識(shí)別停車場(chǎng)管理系統(tǒng)的全部?jī)?nèi)容，由于博主能力有限，難免有疏漏之處，希望小伙伴能批評(píng)指正
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