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OpenCV图像处理--EasyPR中文开源车牌识别系统

本文主要是介绍OpenCV图像处理--EasyPR中文开源车牌识别系统,对大家解决编程问题具有一定的参考价值,需要的程序猿们随着小编来一起学习吧!

什么是EasyPr
EasyPR是一个中文的开源车牌识别系统,其目标是成为一个简单、高效、准确的车牌识别引擎。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,这意味着所有它的代码都可以轻易的获取。
  • 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。目前情况下,字符识别已经可以达到90%以上的精度。

跨平台
目前除了windows平台以外,还有以下其他平台的EasyPR版本。在这里插入图片描述
兼容性
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,以前的版本可能会存在不兼容的现象。
例子:

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:
在这里插入图片描述
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:
在这里插入图片描述
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”
示例:

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);

这句话设置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。
在这里插入图片描述
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”。、

下图是一个完整的EasyPR的处理流程:
在这里插入图片描述
系统把车牌识别划分为了两个过程:即车牌检测(Plate Detection)和字符识别(Chars Recognition)两个过程。

EasyPR的详细开发过程参考博客:
https://www.cnblogs.com/asks/p/4372736.html

这篇关于OpenCV图像处理--EasyPR中文开源车牌识别系统的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对大家有所帮助,也希望大家多多支持为之网!