基于python和cv2、pytorch实现的车牌定位、字符分割、字符识别项目

news2024/11/22 16:32:41

问题描述

车牌的检测和识别的应用非常广泛，比如交通违章车牌追踪，小区或地下车库门禁。在对车牌识别和检测的过程中，因为车牌往往是规整的矩形，长宽比相对固定，色调纹理相对固定，常用的方法有：基于形状、基于色调、基于纹理、基于文字特征等方法，近年来随着深度学习的发展也会使用目标检测的一些深度学习方法。

实现思路

车牌定位

车牌分割

文字识别

工程和算法

目录结构

源码和数据位于 src 文件夹中，src 文件夹中各个子文件功能如下：

  • characterData：内含有所有简体中文车牌包含的字符图片数据集（包括省份汉字、字母、数字）

  • singledigit：(请自己创建该空文件夹），用于存储提取出的单个字符图片

  • Car.jpg：示例图片，可以用来测试模型识别效果

  • getplate.py：车牌定位、字符分割源码

  • main.py：模型训练，字符识别源码

运行

  • clone 到本地

  • 在 src 文件夹下添加空文件夹，名为 singledigit

  • 先运行 getplate.py

  • 再运行 main.py，控制台输出结果

车牌定位

importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpimporttorchimportcv2importosdeffind_card(I):# 识别出车牌区域并返回该区域的图像[y,x,z]=I.shape# y取值范围分析Blue_y=np.zeros((y,1))foriinrange(y):forjinrange(x):# 蓝色rgb范围temp=I[i,j,:]if(I[i,j,2]<=30)and(I[i,j,0]>=119):Blue_y[i][0]+=1MaxY=np.argmax(Blue_y)PY1=MaxYwhile(Blue_y[PY1,0]>=5)and(PY1>0):PY1-=1PY2=MaxYwhile(Blue_y[PY2,0]>=5)and(PY2<y-1):PY2+=1# x取值Blue_x=np.zeros((1,x))foriinrange(x):forjinrange(PY1,PY2):if(I[j,i,2]<=30)and(I[j,i,0]>=119):Blue_x[0][i]+=1PX1=0while(Blue_x[0,PX1]<3)and(PX1<x-1):PX1+=1PX2=x-1while(Blue_x[0,PX2]<3)and(PX2>PX1):PX2-=1# 对车牌区域的修正PX1-=2PX2+=2returnI[PY1:PY2,PX1-2:PX2,:]defdivide(I):[y,x,z]=I.shapeWhite_x=np.zeros((x,1))foriinrange(x):forjinrange(y):ifI[j,i,1]>176:White_x[i][0]+=1returnWhite_x

车牌分割

def divide_each_character(I):
    [y, x, z] = I.shape
    White_x = np.zeros((x, 1))
    for i in range(x):
        for j in range(y):
            if I[j, i, 1] > 176:
                White_x[i][0] += 1
    res = []
    length = 0
    for i in range(White_x.shape[0]):
        # 使用超参数经验分割
        t = I.shape[1] / 297
        num = White_x[i]
        if num > 8:
            length += 1
        elif length > 20 * t:
            res.append([i - length - 2, i + 2])
            length = 0
        else:
            length = 0
    return res

定位和分割主函数

if__name__=='__main__':I=cv2.imread('Car.jpg')Plate=find_card(I)# White_x = divide(Plate)plt.imshow(Plate)plt.show()# plt.plot(np.arange(Plate.shape[1]), White_x)res=divide_each_character(Plate)plate_save_path='./singledigit/'fortinrange(len(res)):plt.subplot(1,7,t+1)temp=res[t]save_img=cv2.cvtColor(Plate[:,temp[0]:temp[1],:],cv2.COLOR_BGR2GRAY)ma=max(save_img.shape[0],save_img.shape[1])mi=min(save_img.shape[0],save_img.shape[1])ans=np.zeros(shape=(ma,ma,3),dtype=np.uint8)start=int(ma/2-mi/2)foriinrange(mi):forjinrange(ma):ifsave_img[j,i]>125:forkinrange(3):ans[j,start+i,k]=255ans=cv2.merge([ans[:,:,0],ans[:,:,1],ans[:,:,2]])ans=cv2.resize(ans,(25,25))dir_name=plate_save_path+str(t)os.mkdir(dir_name)cv2.imwrite(dir_name+'/'+str(t)+'.jpg',ans)plt.imshow(ans)plt.show()

文字识别

from torchvision.datasets import ImageFolder
from torchvision import transforms
from torch.utils.data import DataLoader,SubsetRandomSampler
from torch import nn, optim
import numpy as np
import torch
import time
import sys
import cv2
import os

# 车牌字符数组
match = {0: '0', 1: '1', 2: '2', 3: '3', 4: '4', 5: '5', 6: '6', 7: '7', 8: '8', 9: '9', 10: 'A', 11: 'B', 12: 'C',13: '川', 14: 'D', 15: 'E', 16: '鄂',17: 'F', 18: 'G', 19: '赣', 20: '甘', 21: '贵', 22: '桂', 23: 'H', 24: '黑', 25: '沪', 26: 'J', 27: '冀', 28: '津',29: '京', 30: '吉', 31: 'K', 32: 'L', 33: '辽',34: '鲁', 35: 'M', 36: '蒙', 37: '闽', 38: 'N', 39: '宁', 40: 'P', 41: 'Q', 42: '青', 43: '琼', 44: 'R', 45: 'S',46: '陕', 47: '苏', 48: '晋', 49: 'T', 50: 'U',51: 'V', 52: 'W ', 53: '皖', 54: 'X', 55: '湘', 56: '新', 57: 'Y', 58: '豫', 59: '渝', 60: '粤', 61: '云', 62: 'Z',63: '藏', 64: '浙'}


data_path = './characterData/data'
data_transform=transforms.Compose([
    transforms.Grayscale(),
    transforms.ToTensor()
])
dataset=ImageFolder(data_path,transform=data_transform)



validation_split=.1
shuffle_dataset = True
random_seed= 42
batch_size=100
dataset_size = len(dataset)
indices = list(range(dataset_size))
split = int(np.floor(validation_split * dataset_size))
if shuffle_dataset :
    np.random.seed(random_seed)
    np.random.shuffle(indices)
train_indices, val_indices = indices[split:], indices[:split]

train_sampler = SubsetRandomSampler(train_indices)
test_sampler = SubsetRandomSampler(val_indices)

train_iter = DataLoader(dataset, batch_size=batch_size,
                                           sampler=train_sampler)
test_iter = DataLoader(dataset, batch_size=batch_size,
                                                sampler=test_sampler)


# lenet训练
sys.path.append("..")
device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')

class LeNet(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(LeNet, self).__init__()
        self.conv = nn.Sequential(
            nn.Conv2d(1, 6, 5), # in_channels, out_channels, kernel_size
            nn.Sigmoid(),
            nn.MaxPool2d(2, 2), # kernel_size, stride
            nn.Conv2d(6, 16, 5),
            nn.Sigmoid(),
            nn.MaxPool2d(2, 2)
        )
        self.fc = nn.Sequential(
            nn.Linear(16*4, 120),
            nn.Sigmoid(),
            nn.Linear(120, 84),
            nn.Sigmoid(),
            nn.Linear(84, 65)
        )

    def forward(self, img):
        feature = self.conv(img)
        output = self.fc(feature.view(img.shape[0], -1))
        return output

def evaluate_accuracy(data_iter, net, device=None):
    if device is None and isinstance(net, torch.nn.Module):
        # 如果没指定device就使用net的device
        device = list(net.parameters())[0].device
    acc_sum, n = 0.0, 0
    with torch.no_grad():
        for X, y in data_iter:
            if isinstance(net, torch.nn.Module):
                net.eval() # 评估模式, 这会关闭dropout
                acc_sum += (net(X.to(device)).argmax(dim=1) == y.to(device)).float().sum().cpu().item()
                net.train() # 改回训练模式
            else: # 自定义的模型, 3.13节之后不会用到, 不考虑GPU
                if('is_training' in net.__code__.co_varnames): # 如果有is_training这个参数
                    # 将is_training设置成False
                    acc_sum += (net(X, is_training=False).argmax(dim=1) == y).float().sum().item()
                else:
                    acc_sum += (net(X).argmax(dim=1) == y).float().sum().item()
            n += y.shape[0]
    return acc_sum / n

def predict(img,net,device=None):
    if device is None and isinstance(net, torch.nn.Module):
        # 如果没指定device就使用net的device
        device = list(net.parameters())[0].device
    res=''
    with torch.no_grad():
        for X,y in img:
            if isinstance(net, torch.nn.Module):
                net.eval() # 评估模式, 这会关闭dropout
                temp=net(X.to(device)).argmax(dim=1)
                x=np.array(X)
                temp=np.array(temp).tolist()
                for i in temp:
                    res+=str(match[i])
                net.train() # 改回训练模式
    return res

# 本函数已保存在d2lzh_pytorch包中方便以后使用
def train_ch5(net, train_iter, test_iter, batch_size, optimizer, device, num_epochs):
    net = net.to(device)
    print("training on ", device)
    loss = torch.nn.CrossEntropyLoss()
    for epoch in range(num_epochs):
        train_l_sum, train_acc_sum, n, batch_count, start = 0.0, 0.0, 0, 0, time.time()
        for X, y in train_iter:
            x=np.array(X)
            Y=np.array(y)
            X = X.to(device)
            y = y.to(device)
            y_hat = net(X)
            l = loss(y_hat, y)
            optimizer.zero_grad()
            l.backward()
            optimizer.step()
            train_l_sum += l.cpu().item()
            train_acc_sum += (y_hat.argmax(dim=1) == y).sum().cpu().item()
            n += y.shape[0]
            batch_count += 1
        test_acc = evaluate_accuracy(test_iter, net)
        print('epoch %d, loss %.4f, train acc %.3f, test acc %.3f, time %.1f sec'
              % (epoch + 1, train_l_sum / batch_count, train_acc_sum / n, test_acc, time.time() - start))


net = LeNet()
print(net)
lr, num_epochs = 0.001, 40
batch_size=256
optimizer = torch.optim.Adam(net.parameters(), lr=lr)
checkpoint_save_path = "./LeNet5.pth"
if os.path.exists(checkpoint_save_path ):
    print('load the model')
    net.load_state_dict(torch.load(checkpoint_save_path))
else:
    train_ch5(net, train_iter, test_iter, batch_size, optimizer, device, num_epochs)
    torch.save(net.state_dict(),checkpoint_save_path)

# 识别车牌内容
# plate_paths=os.listdir('./singledigit')
# ans=''
# for plate in plate_paths:
#     #ans+=predict(cv2.imread(plate),net)
#     img=cv2.imread('./singledigit/'+plate)
#     img2=np.zeros(shape=(3,20,20),dtype=torch.float32)
# 
#     a=net(torch.from_numpy(img))
# print(ans)

pre_path = './singledigit'
pre_transform=transforms.Compose([
    transforms.Grayscale(),
    transforms.CenterCrop(size=(20,20)),
    transforms.ToTensor()
])
preset=ImageFolder(pre_path,transform=pre_transform)
pre_iter = DataLoader(preset)
ans=predict(pre_iter,net)
print(ans)

实现效果

runfile('E:/大数据分析方法/workspace/week1/数字图像处理/test05.py', wdir='E:/大数据分析方法/workspace/week1/数字图像处理')

LeNet(
  (conv): Sequential(
    (0): Conv2d(1, 6, kernel_size=(5, 5), stride=(1, 1))
    (1): Sigmoid()
    (2): MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2, padding=0, dilation=1, ceil_mode=False)
    (3): Conv2d(6, 16, kernel_size=(5, 5), stride=(1, 1))
    (4): Sigmoid()
    (5): MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2, padding=0, dilation=1, ceil_mode=False)
  )
  (fc): Sequential(
    (0): Linear(in_features=64, out_features=120, bias=True)
    (1): Sigmoid()
    (2): Linear(in_features=120, out_features=84, bias=True)
    (3): Sigmoid()
    (4): Linear(in_features=84, out_features=65, bias=True)
  )
)

training on  cpu

epoch 1, loss 3.7474, train acc 0.069, test acc 0.074, time 75.7 sec
epoch 2, loss 3.7088, train acc 0.071, test acc 0.074, time 7.4 sec
epoch 3, loss 3.3383, train acc 0.194, test acc 0.358, time 7.2 sec
epoch 4, loss 2.4473, train acc 0.420, test acc 0.473, time 7.0 sec
epoch 5, loss 1.9042, train acc 0.488, test acc 0.565, time 7.0 sec
epoch 6, loss 1.5477, train acc 0.583, test acc 0.639, time 7.1 sec
epoch 7, loss 1.3139, train acc 0.656, test acc 0.698, time 6.8 sec
epoch 8, loss 1.1450, train acc 0.705, test acc 0.737, time 8.0 sec
epoch 9, loss 1.0151, train acc 0.743, test acc 0.770, time 7.6 sec
epoch 10, loss 0.9199, train acc 0.769, test acc 0.788, time 7.2 sec
epoch 11, loss 0.8415, train acc 0.789, test acc 0.804, time 7.2 sec
epoch 12, loss 0.7789, train acc 0.804, test acc 0.817, time 7.4 sec
epoch 13, loss 0.7240, train acc 0.817, test acc 0.830, time 7.4 sec
epoch 14, loss 0.6803, train acc 0.825, test acc 0.834, time 7.2 sec
epoch 15, loss 0.6408, train acc 0.833, test acc 0.838, time 7.2 sec
epoch 16, loss 0.6064, train acc 0.838, test acc 0.845, time 7.5 sec
epoch 17, loss 0.5785, train acc 0.842, test acc 0.854, time 7.3 sec
epoch 18, loss 0.5502, train acc 0.850, test acc 0.856, time 7.4 sec
epoch 19, loss 0.5278, train acc 0.855, test acc 0.857, time 7.3 sec
epoch 20, loss 0.5028, train acc 0.860, test acc 0.875, time 7.2 sec
epoch 21, loss 0.4820, train acc 0.867, test acc 0.877, time 7.3 sec
epoch 22, loss 0.4622, train acc 0.872, test acc 0.883, time 7.4 sec
epoch 23, loss 0.4424, train acc 0.877, test acc 0.885, time 7.4 sec
epoch 24, loss 0.4264, train acc 0.882, test acc 0.881, time 7.5 sec
epoch 25, loss 0.4106, train acc 0.885, test acc 0.890, time 7.3 sec
epoch 26, loss 0.3957, train acc 0.888, test acc 0.893, time 7.3 sec
epoch 27, loss 0.3803, train acc 0.894, test acc 0.900, time 8.3 sec
epoch 28, loss 0.3695, train acc 0.897, test acc 0.900, time 8.3 sec
epoch 29, loss 0.3538, train acc 0.903, test acc 0.903, time 7.9 sec
epoch 30, loss 0.3421, train acc 0.906, test acc 0.907, time 8.1 sec
预测结果为：苏E05EV8

改进方向

1、车牌定位仅使用了颜色特征

2、车牌分割仅使用了 x 轴投影波峰波谷

3、卷积神经网络准确率有待提高

完整代码：

https://download.csdn.net/download/qq_38735017/87381154

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Spring Cloud Config 分布式配置1. 分布式系统面临的配置文件问题2. Spring Cloud Config 分布式配置中心的概念3. Spring Cloud Config 分布式配置中心的作用4. Spring Cloud Config 分布式配置中心和 GitHub 整合5. 小案例Dalston.RELEASE Spring Cloud Config 为分布式系统…
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Web3中文｜Web3注定会成为元宇宙的一部分

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“Web3”和“元宇宙”或许是2022年最热门的流行语了。在营销行话中、在广告中、在新闻报道中&#xff0c;Web3和元宇宙这两个概念总是被捆绑在一起。 但不得不说&#xff0c;二者经常被混为一谈是有原因的。因为它们都是定义模糊的新技术&#xff0c;都被认为是互联网的未来&a…
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20230112在Ubuntu下看笔记本电脑电池的电量

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20230112在Ubuntu下看笔记本电脑电池的电量 2023/1/12 17:24 ubuntu20.04 Xshell 7 (Build 0108) Copyright (c) 2020 NetSarang Computer, Inc. All rights reserved. Type help to learn how to use Xshell prompt. [C:\~]$ Connecting to 192.168.186.228:22... Connecti…
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知物由学 | 多级建模方法提升汉语语音识别效果，获ISCSLP大赛认可

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导读&#xff1a;语音是人类信息沟通的重要途径&#xff0c;同时也是人机交互的重要桥梁&#xff0c;自动语音识别可以表述为通过计算机将人类语音信号转录为书面形式的文字输出的过程。本文分享了网易易盾提出的多级建模单元的端到端汉语语音识别方法及具体的落地实践。 1.语…
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什么是虹科weeve边缘计算软件平台？

什么是虹科weeve边缘计算软件平台？

一、前言 随着越来越多的企业希望进入物联网领域&#xff0c;他们在构建和部署物联网项目时面临着前所未有的挑战。根据思科的一项调查表明&#xff0c;超过60&#xff05;的受访者承认他们严重低估了管理自己的物联网计划的复杂性。更令人震惊的是&#xff0c;同一调查还发现…
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