如何使用 OpenCV 区分不同的车牌

Posted 2023-04-17

【中文标题】如何使用 OpenCV 区分不同的车牌

【英文标题】：How to distinguish between different license plates using OpenCV

【发布时间】：2020-02-21 09:24:08

【问题描述】：

目前正在开发许可证检测系统，需要一些有关如何进行的指导。 我可以捕获（通过视频播放）并在名为 OpenALPR 的开源库的帮助下将车牌直接显示到终端，现在的问题是它逐帧捕获，因此它多次捕获同一个车牌。我添加了一个跳帧变量，现在它跳过了我想要的帧数，但问题仍然存在。

此外，如果可能的话，我想区分不同的车牌，但不知道如何解决这个问题，我尝试使用基本的对象检测和检测，但惨遭失败。

下面是程序运行的图像，可以看到它检测到一个车牌并显示它的多个实例，现在的问题是我希望它移动到下一辆车并显示 Plate#1，不幸的是它确实如此不是并继续喂入板#0 程序运行

Program Running

真正帮助显示车牌文本的功能如下，第一行确实完成了所有工作。 OpenALPR 非常强大。

results = alpr.recognize_ndarray(frame)         
    for i, plate in enumerate(results['results']):             
    best_candidate = plate['candidates'][0]             
    print('Plate #: : (:%)'.format(i, 
          best_candidate['plate'].upper(),   
          best_candidate['confidence']))

我想要一些关于如何解决这个问题的指导？这基本上是区分不同的车牌。

【参考方案1】：

这是一个没有通用解决方案的通用问题，因为它高度依赖于上下文。一些想法：

如果是视频源，您可以跟踪盘子的移动，当检测到另一个盘子时，轨道会“跳跃”。假设最大光流速度为 100 px/帧，如果它跳跃超过这个阈值，你可以认为它是一个新的板。

根据您的视频质量和检测器，可能存在虚假跳跃，我会添加卡尔曼滤波器或任何简单的滤波器。

也许在一个盘子出现图像和下一个到达之间存在最短时间间隔。您可以使用时间阈值来触发“换板警报”事件。

【讨论】：

我明白了，问题是我感觉自己好像迷失在信息的海洋中，没有很好的起点来了解如何掌握这一点。我目前正在通读这本书。 Mastering Opencv with Practical Computer Vision projects，第 5 章。使用 SVM 和神经网络进行车牌识别，试图掌握如何去做。从实际的角度来看，您对开始使用它有什么建议吗？对迟到的回复表示歉意。

看看这个网站pyimagesearch.com，并在这个页面pyimagesearch.com/pyimagesearch-gurus中寻找“车牌”。我希望它会有所帮助。