YOLOv5車牌識別實戰(zhàn)教程(五)字符分割與識別
摘要：在本篇博客中，我們將介紹如何在YOLOv5車牌識別的基礎(chǔ)上進一步實現(xiàn)字符分割與識別。我們將詳細介紹字符分割方法，如投影法和輪廓法，以及字符識別方法，如CNN和LSTM等。
5.1 字符分割
在實際應(yīng)用中，識別車牌的字符是很重要的。為了實現(xiàn)字符分割，我們可以采用以下方法：
1.投影法：
通過計算車牌圖像在水平和垂直方向上的投影直方圖，確定字符的邊界。
以下是一個簡單的投影法實現(xiàn)：
import cv2
import numpy as np
def projection_segmentation(plate_image, direction='horizontal'):
assert direction in ['horizontal', 'vertical'], 'Invalid direction'
gray_image = cv2.cvtColor(plate_image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
binary_image = cv2.adaptiveThreshold(gray_image, 255, cv2.ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C, cv2.THRESH_BINARY_INV, 11, 2)
if direction == 'horizontal':
histogram = np.sum(binary_image, axis=1)
else:
histogram = np.sum(binary_image, axis=0)
threshold = np.max(histogram) * 0.5
peaks = np.where(histogram > threshold)[0]
start, end = peaks[0], peaks[-1]
if direction == 'horizontal':
return plate_image[start:end, :]
else:
return plate_image[:, start:end]2.輪廓法：
通過檢測二值化車牌圖像的輪廓，然后根據(jù)輪廓的位置和形狀篩選出字符。
以下是一個簡單的輪廓法實現(xiàn)：
import cv2
def contour_segmentation(plate_image):
gray_image = cv2.cvtColor(plate_image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
binary_image = cv2.adaptiveThreshold(gray_image, 255, cv2.ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C, cv2.THRESH_BINARY_INV, 11, 2)
contours, _ = cv2.findContours(binary_image, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
chars = []
for cnt in contours:
x, y, w, h = cv2.boundingRect(cnt)
aspect_ratio = float(w) / h
if 0.2 < aspect_ratio < 1.0 and 20 < h < 80:
chars.append(plate_image[y:y + h, x:x + w])
return chars5.2 字符識別
在完成字符分割后，我們需要識別每個字符。
可以采用以下方法：
CNN：
使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）對字符進行分類?？梢允褂妙A訓練的模型，如LeNet、VGG等，或者自定義一個簡單的CNN。
以下是一個簡單的CNN實現(xiàn)：
import torch
import torch.nn as nn
class SimpleCNN(nn.Module):
def __init__(self, num_classes):
super(SimpleCNN, self).__init__()
self.conv1 = nn.Conv2d(1, 32, kernel_size=3, stride=1, padding=1)
self.pool1 = nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2, padding=0)
self.conv2 = nn.Conv2d(32, 64, kernel_size=3, stride=1, padding=1)
self.pool2 = nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2, padding=0)
self.fc1 = nn.Linear(64 * 8 * 16, 128)
self.fc2 = nn.Linear(128, num_classes)
def forward(self, x):
x = self.pool1(F.relu(self.conv1(x)))
x = self.pool2(F.relu(self.conv2(x)))
x = x.view(-1, 64 * 8 * 16)
x = F.relu(self.fc1(x))
x = self.fc2(x)
return x
num_classes = 36 # 根據(jù)實際情況設(shè)置類別數(shù)
model = SimpleCNN(num_classes)LSTM：
使用長短時記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）對字符進行分類?？梢栽贑NN的基礎(chǔ)上添加一個LSTM層，以捕捉字符序列的時序信息。
以下是一個簡單的LSTM實現(xiàn)：
import torch
import torch.nn as nn
class CNN_LSTM(nn.Module):
def __init__(self, num_classes):
super(CNN_LSTM, self).__init__()
self.cnn = SimpleCNN(128)
self.lstm = nn.LSTM(128, num_classes, num_layers=1, batch_first=True)
def forward(self, x):
batch_size, seq_len, c, h, w = x.size()
x = x.view(batch_size * seq_len, c, h, w)
x = self.cnn(x)
x = x.view(batch_size, seq_len, -1)
x, _ = self.lstm(x)
return x
num_classes = 36 # 根據(jù)實際情況設(shè)置類別數(shù)
model = CNN_LSTM(num_classes)在訓練字符識別模型時，需要使用包含大量字符圖像和對應(yīng)標簽的數(shù)據(jù)集。可以使用公開的字符識別數(shù)據(jù)集，或者自己構(gòu)建數(shù)據(jù)集。訓練完成后，即可使用模型對車牌中的字符進行識別。
5.3 預處理與后處理
為了提高字符識別的準確率，我們可以在字符識別之前對字符圖像進行預處理，以及在識別完成后進行后處理。
預處理：
二值化：
將字符圖像轉(zhuǎn)化為二值圖像，可以減少背景噪聲的影響。可以使用OpenCV的adaptiveThreshold函數(shù)進行自適應(yīng)閾值二值化。
import cv2
def binarize(char_image):
gray_image = cv2.cvtColor(char_image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
binary_image = cv2.adaptiveThreshold(gray_image, 255, cv2.ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C, cv2.THRESH_BINARY_INV, 11, 2)
return binary_image
規(guī)范化：
將字符圖像調(diào)整為統(tǒng)一的尺寸，以便輸入到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。
可以使用OpenCV的resize函數(shù)實現(xiàn)。
import cv2
def normalize(char_image, target_size=(32, 32)):
resized_image = cv2.resize(char_image, target_size, interpolation=cv2.INTER_AREA)
return resized_image
后處理：
置信度閾值：
在字符識別的結(jié)果中，可以根據(jù)置信度篩選最可能的字符?？梢栽O(shè)置一個置信度閾值，僅保留置信度大于該閾值的字符。
def filter_by_confidence(predictions, confidence_threshold=0.5):
top_confidences, top_indices = torch.topk(predictions, 1)
top_confidences = top_confidences.squeeze().numpy()
top_indices = top_indices.squeeze().numpy()
filtered_indices = top_indices[top_confidences > confidence_threshold]
return filtered_indices
NMS：
對字符識別的結(jié)果進行非極大值抑制（NMS），以消除重復的字符。
def nms(predictions, iou_threshold=0.5):
boxes, scores = predictions[:, :4], predictions[:, 4]
indices = torchvision.ops.nms(boxes, scores, iou_threshold)
return predictions[indices]
通過這些預處理與后處理方法，可以進一步提高字符識別的準確率和魯棒性。
總結(jié)：
本篇博客在之前的基礎(chǔ)上，補充了字符分割與識別的預處理與后處理方法，包括二值化、規(guī)范化、置信度閾值篩選和非極大值抑制等。這些方法有助于提高車牌字符識別的性能，使車牌識別系統(tǒng)在實際應(yīng)用中具有更高的可靠性。希望本教程對你在實際項目中實現(xiàn)車牌識別有所幫助。如有任何問題或建議，請在評論區(qū)交流。
到此這篇關(guān)于YOLOv5車牌識別實戰(zhàn)教程(五)字符分割與識別的文章就介紹到這了,更多相關(guān)YOLOv5車牌識別字符分割與識別內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！
相關(guān)文章
Python3+Appium安裝及Appium模擬微信登錄方法詳解
這篇文章主要介紹了Python3+Appium安裝及使用方法詳解,需要的朋友可以參考下2021-02-02
Python?使用稱為異常(exception）的特殊對象來管理程序執(zhí)行期間發(fā)生的錯誤，那Python中代碼異常處理的相關(guān)操作你都了解了嗎，本文為大家進行了詳細整理，需要的可以參考下2023-06-06
這篇文章主要為大家介紹了一個機器視覺項目：基于OpenCV的手勢檢測，文中的示例代碼講解詳細，對我們學習Python和OpenCV有一定的幫助，感興趣的可以跟隨小編學習一下2021-12-12
OpenCV是計算機視覺領(lǐng)域一個圖像和視頻處理庫,用于各種圖像和視頻分析,如面部識別和檢測,車牌閱讀,照片編輯,高級機器人視覺,光學字符識別等等,下面這篇文章主要給大家介紹了關(guān)于openCV入門學習基礎(chǔ)教程第一篇的相關(guān)資料,需要的朋友可以參考下2022-11-11
這篇文章主要介紹了基于python檢查矩陣計算結(jié)果,文中通過示例代碼介紹的非常詳細，對大家的學習或者工作具有一定的參考學習價值,需要的朋友可以參考下2020-05-05
在使用python和conda時,由于Python版本不匹配,可能會導致一些問題的出現(xiàn),本文主要介紹了conda下載各種包時如何避免版本不匹配問題,感興趣的可以了解一下2024-03-03
詳解用Python爬蟲獲取百度企業(yè)信用中企業(yè)基本信息
這篇文章主要介紹了詳解用Python爬蟲獲取百度企業(yè)信用中企業(yè)基本信息，文中通過示例代碼介紹的非常詳細，對大家的學習或者工作具有一定的參考學習價值，需要的朋友們下面隨著小編來一起學習學習吧2020-07-07
numpy創(chuàng)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)框架
本文介紹了使用numpy從零搭建了一個類似于pytorch的深度學習框架，可以用在很多地方，有需要的朋友可以自行參考一下2021-08-08
這篇文章主要介紹了Python設(shè)計模式之工廠模式,簡單說明了工廠模式的原理,并結(jié)合實例形式給出了Python實現(xiàn)工廠模式的具體操作技巧,需要的朋友可以參考下2018-01-01
Python圖片轉(zhuǎn)換成矩陣,矩陣數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成圖片的實例
今天小編就為大家分享一篇Python圖片轉(zhuǎn)換成矩陣,矩陣數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成圖片的實例，具有很好的參考價值，希望對大家有所幫助。一起跟隨小編過來看看吧2018-07-07