车牌识别,是人工智能以及 OCR 领域的重要应用场景。通过拍摄的包含车牌的照片,实现识别出车牌文字的功能,能够大大提高车辆识别效率,在交通违规检测、罪案侦查中能提供有力支持,而 EasyPR,能够快速准确地识别中文车牌。
EasyPR,是 liuruoze 在 Gitee 上开源的中文车牌识别系统,仓库位于
https://gitee.com/liuruoze/EasyPR,目前版本为 1.6。
EasyPR 的目标是成为一个简单、高效、准确的非限制场景 (unconstrained situation) 下的车牌识别库。相比于其他的车牌识别系统,EasyPR有如下特点:
它基于openCV这个开源库。这意味着你可以获取全部源代码,并且移植到opencv支持的所有平台。
它能够识别中文。例如车牌为苏EUK722的图片,它可以准确地输出std:string类型的"苏EUK722"的结果。
它的识别率较高。图片清晰情况下,车牌检测与字符识别可以达到80%以上的精度。
EasyPR 提供了跨平台的版本,包括:Windows,C#,Android,Linux,IOS,Mac,Java 和懒人版,其中懒人版无需配置 OpenCV。当前EasyPR是基于opencv3.0版本开发的,3.0及以上的版本应该可以兼容。
EasyPR 可以针对原始的车牌拍摄图片进行识别。假设我们有如下的原始图片,需要识别出中间的车牌字符与颜色:
经过EasyPR的第一步处理车牌检测(PlateDetect)以后,我们获得了原始图片中仅包含车牌的图块:
接着,我们对图块进行OCR过程,在EasyPR中,叫做字符识别(CharsRecognize)。我们得到了一个包含车牌颜色与字符的字符串:
“蓝牌:苏EUK722”
EasyPR的调用非常简单,下面是一段示例代码:
CPlateRecognize pr;
pr.setResultShow(false);
pr.setDetectType(PR_DETECT_CMSER);
vector<CPlate> plateVec;
Mat src = imread(filepath); int result = pr.plateRecognize(src, plateVec);
我们首先创建一个CPlateRecognize的对象pr,接着设置pr的属性。
pr.setResultShow(false);
这句设置EasyPR是否打开结果展示窗口,如下图。设置为true就是打开,否则就是关闭。在需要观看定位结果时,建议打开,快速运行时关闭。
pr.setDetectType(PR_DETECT_CMSER);
这句话设置EasyPR采用的车牌定位算法。CMER代表文字定位方法,SOBEL和COLOR分别代表边缘和颜色定位方法。可以通过"|"符号结合。
pr.setDetectType(PR_DETECT_COLOR | PR_DETECT_SOBEL);
除此之外,还可以有一些其他的属性值设置:
pr.setLifemode(true);
这句话设置开启生活模式,这个属性在定位方法为SOBEL时可以发挥作用,能增大搜索范围,提高鲁棒性。
pr.setMaxPlates(4);
这句话设置EasyPR最多查找多少个车牌。当一副图中有大于n个车牌时,EasyPR最终只会输出可能性最高的n个。
下面来看pr的方法。plateRecognize()这个方法有两个参数,第一个代表输入图像,第二个代表输出的车牌CPlate集合。
vector<CPlate> plateVec;
Mat src = imread(filepath);int result = pr.plateRecognize(src, plateVec);
当返回结果result为0时,代表识别成功,否则失败。
CPlate类包含了车牌的各种信息,其中重要的如下:
CPlate plate = plateVec.at(i);Mat plateMat = plate.getPlateMat();RotatedRect rrect = plate.getPlatePos();string license = plate.getPlateStr();
plateMat代表车牌图像,rrect代表车牌的可旋转矩形位置,license代表车牌字符串,例如“蓝牌:苏EUK722”。
识别结果中,第1行代表的是图片的文件名。第2行代表GroundTruth车牌,用后缀(g)表示。第3行代表EasyPR检测车牌,用后缀(d)表示。两者形成一个配对,第4行代表两者的字符差距。
下面同上。本图片中有3个车牌,所有共有三个配对。最后的Recall等指标代表的是整幅图片的定位评价,考虑了三个配对的结果。
有时检测车牌的部分会用“无车牌”与“No string”替代。“无车牌”代表“定位不成功”,“No string”代表“定位成功但字符分割失败”。
EasyPR 作为一个中文车牌识别系统,目标是成为一个简单、高效、准确的非限制场景 (unconstrained situation) 下的车牌识别库。EasyPR 基于openCV,能够识别中文,且识别率较高,可以应用在实践中。
来源:
https://www.toutiao.com/article/7084857257946579464/?log_from=8fc1af7e2b818_1656467270451
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