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YOLOv5車(chē)牌識(shí)別實(shí)戰(zhàn)教程(五)字符分割與識(shí)別

更新時(shí)間：2023年04月03日 14:25:58 作者：SYBH.

這篇文章主要介紹了YOLOv5車(chē)牌識(shí)別實(shí)戰(zhàn)教程(五)字符分割與識(shí)別,在這個(gè)教程中，我們將一步步教你如何使用YOLOv5進(jìn)行車(chē)牌識(shí)別,幫助你快速掌握YOLOv5車(chē)牌識(shí)別技能,需要的朋友可以參考下

5.1 字符分割

在實(shí)際應(yīng)用中，識(shí)別車(chē)牌的字符是很重要的。為了實(shí)現(xiàn)字符分割，我們可以采用以下方法：

1.投影法：

通過(guò)計(jì)算車(chē)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(gè)簡(jiǎn)單的投影法實(shí)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(guò)檢測(cè)二值化車(chē)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(gè)簡(jiǎn)單的輪廓法實(shí)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 chars

5.2 字符識(shí)別

在完成字符分割后，我們需要識(shí)別每個(gè)字符。

可以采用以下方法：

CNN：

使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）對(duì)字符進(jìn)行分類?？梢允褂妙A(yù)訓(xùn)練的模型，如LeNet、VGG等，或者自定義一個(gè)簡(jiǎn)單的CNN。

以下是一個(gè)簡(jiǎn)單的CNN實(shí)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(shí)際情況設(shè)置類別數(shù)
model = SimpleCNN(num_classes)

LSTM：

使用長(zhǎng)短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）對(duì)字符進(jìn)行分類?？梢栽贑NN的基礎(chǔ)上添加一個(gè)LSTM層，以捕捉字符序列的時(shí)序信息。

以下是一個(gè)簡(jiǎn)單的LSTM實(shí)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(shí)際情況設(shè)置類別數(shù)
model = CNN_LSTM(num_classes)

在訓(xùn)練字符識(shí)別模型時(shí)，需要使用包含大量字符圖像和對(duì)應(yīng)標(biāo)簽的數(shù)據(jù)集?？梢允褂霉_(kāi)的字符識(shí)別數(shù)據(jù)集，或者自己構(gòu)建數(shù)據(jù)集。訓(xùn)練完成后，即可使用模型對(duì)車(chē)牌中的字符進(jìn)行識(shí)別。

5.3 預(yù)處理與后處理

為了提高字符識(shí)別的準(zhǔn)確率，我們可以在字符識(shí)別之前對(duì)字符圖像進(jìn)行預(yù)處理，以及在識(shí)別完成后進(jìn)行后處理。

預(yù)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?？梢允褂肙penCV的adaptiveThreshold函數(shù)進(jìn)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(shí)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(shí)別的結(jié)果中，可以根據(jù)置信度篩選最可能的字符。可以設(shè)置一個(gè)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(duì)字符識(shí)別的結(jié)果進(jìn)行非極大值抑制（NMS），以消除重復(fù)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(guò)這些預(yù)處理與后處理方法，可以進(jìn)一步提高字符識(shí)別的準(zhǔn)確率和魯棒性。

總結(jié)：

本篇博客在之前的基礎(chǔ)上，補(bǔ)充了字符分割與識(shí)別的預(yù)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(chē)牌字符識(shí)別的性能，使車(chē)牌識(shí)別系統(tǒng)在實(shí)際應(yīng)用中具有更高的可靠性。希望本教程對(duì)你在實(shí)際項(xiàng)目中實(shí)現(xiàn)車(chē)牌識(shí)別有所幫助。如有任何問(wèn)題或建議，請(qǐng)?jiān)谠u(píng)論區(qū)交流。

到此這篇關(guān)于YOLOv5車(chē)牌識(shí)別實(shí)戰(zhàn)教程(五)字符分割與識(shí)別的文章就介紹到這了,更多相關(guān)YOLOv5車(chē)牌識(shí)別字符分割與識(shí)別內(nèi)容請(qǐng)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！

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