YOLOv5车牌识别进阶之路：字符分割与识别

人工智能

2022-11-30 06:50:22

车牌识别的进阶之旅：字符分割与识别

亲爱的老司机们，欢迎来到车牌识别的进阶之旅！

车牌识别是现代交通和安全系统的重要组成部分。随着人工智能的飞速发展，车牌识别技术也取得了长足的进步，其中YOLOv5等先进模型的应用为车牌识别带来了革命性的解决方案。

今天，我们将踏上车牌识别的进阶之旅，深入探讨字符分割与识别这两个关键技术。准备好迎接挑战，让我们一起在这个充满机遇的领域驰骋！

车牌字符分割：一笔一划的艺术

字符分割是字符识别的前奏，需要将车牌上的字符分离成独立的个体。在这个过程中，投影法和轮廓法扮演着重要的角色：

投影法： 将车牌图像投影到水平或垂直轴上，寻找字符之间的缝隙，实现分割。它简单易行，但对字符笔画和倾斜度敏感。
轮廓法： 通过检测字符轮廓和进行轮廓跟踪，确定字符边界，实现分割。它对字符形状和大小变化不敏感，但计算量较大。

为了应对不同场景下的车牌图像，我们可以结合投影法和轮廓法的优点，打造更鲁棒的字符分割方法。

代码示例：

import cv2

# 图像读取
image = cv2.imread('car_plate.jpg')

# 灰度转换
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 轮廓检测
contours, _ = cv2.findContours(gray, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

# 过滤轮廓
char_contours = [contour for contour in contours if cv2.contourArea(contour) > 100]

# 裁剪字符
chars = []
for contour in char_contours:
    x, y, w, h = cv2.boundingRect(contour)
    char = gray[y:y+h, x:x+w]
    chars.append(char)

# 显示字符
cv2.imshow('Characters', np.hstack(chars))
cv2.waitKey(0)

车牌字符识别：智者千虑，必有一失

字符分割之后，我们迎来了字符识别的挑战。CNN（卷积神经网络）和LSTM（长短期记忆网络）是这个领域的明星选手：

CNN： 提取车牌图像中的关键特征，进行分类识别。它强大且易于训练，但容易受到背景噪声的影响。
LSTM： 处理字符序列，逐个识别字符，获取完整车牌号码。它对字符变形和连笔有较好的鲁棒性，但训练时间较长。

同样，我们可以结合CNN和LSTM的优点，构建更强大的字符识别方法。

代码示例：

import tensorflow as tf

# 加载预训练模型
cnn_model = tf.keras.models.load_model('cnn_model.h5')
lstm_model = tf.keras.models.load_model('lstm_model.h5')

# 图像预处理
image = cv2.imread('car_plate.jpg')
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
chars = [cv2.resize(char, (28, 28)) for char in chars]
chars = np.array(chars) / 255.0

# CNN识别
char_preds = cnn_model.predict(chars)

# LSTM识别
plate_num = ''
for char_pred in char_preds:
    char_num = np.argmax(char_pred)
    plate_num += str(char_num)

# 打印车牌号码
print('车牌号码：', plate_num)