車牌識(shí)別是一種通過(guò)計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)和圖像處理技術(shù)來(lái)識(shí)別車輛車牌號(hào)碼的技術(shù)。它可以通過(guò)攝像頭捕捉車輛的圖像，對(duì)圖像進(jìn)行處理和分析，從而自動(dòng)識(shí)別車輛的車牌號(hào)碼。這項(xiàng)技術(shù)在交通管理、安防、停車場(chǎng)管理等領(lǐng)域都有廣泛的應(yīng)用。近年來(lái)，隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展，車牌識(shí)別技術(shù)的準(zhǔn)確率和穩(wěn)定性得到了很大的提高，已經(jīng)成為智慧交通領(lǐng)域的重要技術(shù)之一。
數(shù)字圖像中的車牌識(shí)別是指通過(guò)數(shù)字圖像處理技術(shù)，對(duì)車輛的數(shù)字圖像進(jìn)行處理和分析，自動(dòng)識(shí)別車牌號(hào)碼的技術(shù)。數(shù)字圖像中的車牌識(shí)別一般包括以下步驟：
1. 車牌區(qū)域檢測(cè)：首先需要對(duì)圖像進(jìn)行預(yù)處理，通過(guò)圖像分割和邊緣檢測(cè)等技術(shù)，找到圖像中的車牌區(qū)域。
2. 字符分割：在車牌區(qū)域內(nèi)，需要將車牌中的字符分割開來(lái)，以便后續(xù)進(jìn)行字符識(shí)別。
3. 字符識(shí)別：對(duì)分割后的字符進(jìn)行處理和特征提取，采用分類器等技術(shù)進(jìn)行識(shí)別，得到車牌號(hào)碼。
4. 后處理：對(duì)識(shí)別結(jié)果進(jìn)行后處理，包括糾錯(cuò)、格式化等操作，得到最終的車牌號(hào)碼。
以下是一個(gè)簡(jiǎn)單的車牌識(shí)別代碼實(shí)現(xiàn)，包含了字符分割、字符識(shí)別和簡(jiǎn)單的后處理：
import cv2
import numpy as np
import pytesseract
# 讀取圖片
img = cv2.imread('carplate.jpg')
# 灰度化
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 高斯模糊
blur = cv2.GaussianBlur(gray, (5, 5), 0)
# Sobel算子邊緣檢測(cè)
sobel = cv2.Sobel(blur, cv2.CV_8U, 1, 0, ksize=3)
# 二值化
ret, binary = cv2.threshold(sobel, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY+cv2.THRESH_OTSU)
# 膨脹操作
kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (17, 5))
dilation = cv2.dilate(binary, kernel, iterations=1)
# 查找輪廓
contours, hierarchy = cv2.findContours(dilation, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
# 獲取車牌區(qū)域
plate_contour = None
for i in range(len(contours)):
? ? cnt = contours[i]
? ? area = cv2.contourArea(cnt)
? ? x, y, w, h = cv2.boundingRect(cnt)
? ? rect_area = w * h
? ? extent = float(area) / rect_area
? ? if (extent > 0.2) and (area > 400) and (w > h):
? ? ? ? plate_contour = cnt
? ? ? ? break
# 分割字符
plate_num = ''
if plate_contour is not None:
? ? x, y, w, h = cv2.boundingRect(plate_contour)
? ? plate_img = gray[y:y+h, x:x+w]
? ? ret, plate_binary = cv2.threshold(plate_img, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY+cv2.THRESH_OTSU)
? ? contours, hierarchy = cv2.findContours(plate_binary, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
? ? for i in range(len(contours)):
? ? ? ? cnt = contours[i]
? ? ? ? x, y, w, h = cv2.boundingRect(cnt)
? ? ? ? if (w > 5) and (h > 25):
? ? ? ? ? ? char_img = plate_binary[y:y+h, x:x+w]
? ? ? ? ? ? config = '-l eng --oem 3 --psm 10'
? ? ? ? ? ? char = pytesseract.image_to_string(char_img, config=config).strip()
? ? ? ? ? ? plate_num += char
# 后處理
plate_num = plate_num.replace(' ', '') ?# 去除空格
plate_num = plate_num.replace('\n', '') ?# 去除換行符
plate_num = plate_num.replace('o', '0') ?# 替換字符
# 顯示結(jié)果
print(plate_num)
cv2.imshow('result', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
這個(gè)示例代碼首先對(duì)車牌圖像進(jìn)行預(yù)處理，包括灰度化、高斯模糊、Sobel算子邊緣檢測(cè)、二值化和膨脹操作，然后查找車牌區(qū)域，并對(duì)車牌區(qū)域進(jìn)行字符分割和字符識(shí)別，最后進(jìn)行簡(jiǎn)單的后處理。
上邊是基于Python語(yǔ)言的車牌識(shí)別，接下來(lái)是基于Matlab語(yǔ)言的車牌識(shí)別程序:
% 讀取圖片
img = imread('carplate.jpg');
% 灰度化
gray = rgb2gray(img);
% 高斯模糊
blur = imgaussfilt(gray, 5);
% Sobel算子邊緣檢測(cè)
sobel = edge(blur, 'sobel');
% 二值化
binary = imbinarize(sobel);
% 膨脹操作
se = strel('rectangle', [17, 5]);
dilation = imdilate(binary, se);
% 查找輪廓
[contours, hierarchy] = bwboundaries(dilation);
% 獲取車牌區(qū)域
plate_contour = [];
for i = 1:length(contours)
? ? cnt = contours{i};
? ? area = polyarea(cnt(:,1), cnt(:,2));
? ? [x, y, w, h] = boundingRect(cnt);
? ? rect_area = w * h;
? ? extent = area / rect_area;
? ? if (extent > 0.2) && (area > 400) && (w > h)
? ? ? ? plate_contour = cnt;
? ? ? ? break;
? ? end
end
% 分割字符
plate_num = '';
if ~isempty(plate_contour)
? ? [x, y, w, h] = boundingRect(plate_contour);
? ? plate_img = gray(y:y+h, x:x+w);
? ? plate_binary = imbinarize(plate_img);
? ? stats = regionprops(plate_binary, 'BoundingBox');
? ? for i = 1:length(stats)
? ? ? ? bbox = stats(i).BoundingBox;
? ? ? ? if (bbox(3) > 5) && (bbox(4) > 25)
? ? ? ? ? ? char_img = imcrop(plate_binary, bbox);
? ? ? ? ? ? char = ocr(char_img, 'CharacterSet', 'ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ0123456789');
? ? ? ? ? ? plate_num = strcat(plate_num, char.Text);
? ? ? ? end
? ? end
end
% 后處理
plate_num = strrep(plate_num, ' ', ''); ?% 去除空格
plate_num = strrep(plate_num, newline, ''); ?% 去除換行符
plate_num = strrep(plate_num, 'O', '0'); ?% 替換字符
% 顯示結(jié)果
disp(plate_num);
imshow(img);
這個(gè)示例代碼首先對(duì)車牌圖像進(jìn)行預(yù)處理，包括灰度化、高斯模糊、Sobel算子邊緣檢測(cè)、二值化和膨脹操作，然后查找車牌區(qū)域，并對(duì)車牌區(qū)域進(jìn)行字符分割和字符識(shí)別，最后進(jìn)行簡(jiǎn)單的后處理。
以下是基于C++語(yǔ)言的車牌識(shí)別程序：
#include <iostream>
#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <tesseract/baseapi.h>
#include <leptonica/allheaders.h>
using namespace std;
using namespace cv;
int main()
{
? ? // 讀取圖片
? ? Mat img = imread("carplate.jpg");
? ? // 灰度化
? ? Mat gray;
? ? cvtColor(img, gray, COLOR_BGR2GRAY);
? ? // 高斯模糊
? ? Mat blur;
? ? GaussianBlur(gray, blur, Size(5, 5), 0);
? ? // Sobel算子邊緣檢測(cè)
? ? Mat sobel;
? ? Sobel(blur, sobel, CV_8U, 1, 0);
? ? // 二值化
? ? Mat binary;
? ? threshold(sobel, binary, 0, 255, THRESH_BINARY+THRESH_OTSU);
? ? // 膨脹操作
? ? Mat se = getStructuringElement(MORPH_RECT, Size(17, 5));
? ? Mat dilation;
? ? dilate(binary, dilation, se);
? ? // 查找輪廓
? ? vector<vector<Point>> contours;
? ? vector<Vec4i> hierarchy;
? ? findContours(dilation, contours, hierarchy, RETR_TREE, CHAIN_APPROX_SIMPLE);
? ? // 獲取車牌區(qū)域
? ? vector<Point> plate_contour;
? ? for (int i = 0; i < contours.size(); ++i)
? ? {
? ? ? ? double area = contourArea(contours[i]);
? ? ? ? Rect rect = boundingRect(contours[i]);
? ? ? ? double rect_area = rect.width * rect.height;
? ? ? ? double extent = area / rect_area;
? ? ? ? if ((extent > 0.2) && (area > 400) && (rect.width > rect.height))
? ? ? ? {
? ? ? ? ? ? plate_contour = contours[i];
? ? ? ? ? ? break;
? ? ? ? }
? ? }
? ? // 分割字符
? ? string plate_num = "";
? ? if (!plate_contour.empty())
? ? {
? ? ? ? Rect plate_rect = boundingRect(plate_contour);
? ? ? ? Mat plate_img = gray(plate_rect);
? ? ? ? Mat plate_binary;
? ? ? ? threshold(plate_img, plate_binary, 0, 255, THRESH_BINARY+THRESH_OTSU);
? ? ? ? vector<vector<Point>> char_contours;
? ? ? ? findContours(plate_binary, char_contours, RETR_TREE, CHAIN_APPROX_SIMPLE);
? ? ? ? for (int i = 0; i < char_contours.size(); ++i)
? ? ? ? {
? ? ? ? ? ? Rect char_rect = boundingRect(char_contours[i]);
? ? ? ? ? ? if ((char_rect.width > 5) && (char_rect.height > 25))
? ? ? ? ? ? {
? ? ? ? ? ? ? ? Mat char_img = plate_binary(char_rect);
? ? ? ? ? ? ? ? tesseract::TessBaseAPI tess;
? ? ? ? ? ? ? ? tess.Init(NULL, "eng", tesseract::OEM_LSTM_ONLY);
? ? ? ? ? ? ? ? tess.SetPageSegMode(tesseract::PSM_SINGLE_CHAR);
? ? ? ? ? ? ? ? tess.SetImage((uchar*)char_img.data, char_img.cols, char_img.rows, 1, char_img.cols);
? ? ? ? ? ? ? ? char* out = tess.GetUTF8Text();
? ? ? ? ? ? ? ? plate_num += out;
? ? ? ? ? ? ? ? delete[] out;
? ? ? ? ? ? }
? ? ? ? }
? ? }
? ? // 后處理
? ? plate_num.erase(remove_if(plate_num.begin(), plate_num.end(), [](char c) { return isspace(c); }), plate_num.end());
? ? replace(plate_num.begin(), plate_num.end(), 'O', '0');
? ? // 顯示結(jié)果
? ? cout << plate_num << endl;
? ? imshow("Result", img);
? ? waitKey(0);
? ? return 0;
}文章來(lái)源：http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-544814.html
這個(gè)代碼首先對(duì)車牌圖像進(jìn)行預(yù)處理，包括灰度化、高斯模糊、Sobel算子邊緣檢測(cè)、二值化和膨脹操作，然后查找車牌區(qū)域，并對(duì)車牌區(qū)域進(jìn)行字符分割和字符識(shí)別，最后進(jìn)行簡(jiǎn)單的后處理。這個(gè)代碼使用了開源OCR庫(kù)Tesseract進(jìn)行字符識(shí)別，需要事先安裝和配置好Tesseract。文章來(lái)源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-544814.html
到了這里，關(guān)于數(shù)字圖像處理中的車牌識(shí)別的文章就介紹完了。如果您還想了解更多內(nèi)容，請(qǐng)?jiān)谟疑辖撬阉鱐OY模板網(wǎng)以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章，希望大家以后多多支持TOY模板網(wǎng)！
