車牌檢測和識別的Python應用軟件實現

來源：Python愛好者社區

做者：徐靜

徐靜 AI圖像算法工程師

我的主頁： https://dataxujing.github.io/

項目地址：

https://github.com/DataXujing/vehicle-license-plate-recognition （歡迎Issues)

安裝程序下載地址：

https://pan.baidu.com/s/1IazbGFLlQkb8BQmK_EAeRA 提取碼：v103

1.車牌檢測和識別項目介紹

車牌的檢測和識別的應用很是普遍，好比交通違章車牌追蹤，小區或地下車庫門禁。在對車牌識別和檢測的過程當中，由於車牌每每是規整的矩形，長寬比相對固定，色調紋理相對固定，經常使用的方法有：基於形狀、基於色調、基於紋理、基於文字特徵等方法，近年來隨着深度學習的發展也會使用目標檢測的一些深度學習方法。該項目主要的流程以下圖所示：

1.輸入原始圖片，經過二值化，邊緣檢測，和基於色調的顏色微調等辦法檢測出原圖中的車牌號的位置；
2.把檢測到的車牌(ROI)裁剪，爲車牌號的識別作準備；
3.基於裁剪的車牌號，使用直方圖的波峯波谷分割裁剪的車牌號（如上圖中的第3步）
4.訓練機器學習模型作車牌識別，這裏訓練了2個SVM,一個SVM用來識別省份簡稱(如 魯)，另外一個SVM用來識別字母和數字。
5.經過PyQt5把整個算法封裝成GUI程序，並打包發佈安裝軟件。

2.項目代碼解析
下圖描述了整個項目的代碼結構，能夠訪問https://github.com/DataXujing/vehicle-license-plate-recognition 查看，其結構以下：

3.項目演示
能夠經過訪問項目地址 ( https://github.com/DataXujing/vehicle-license-plate-recognition ）查看整個應用,或者訪問安裝程序下載地址 （https://pan.baidu.com/s/1IazbGFLlQkb8BQmK_EAeRA 提取碼：v103 ）安裝安裝程序進行測試，這裏展現一些識別結果和測試視頻：

4.TODO
目前識別的效果針對於某些場景下仍然很不理想，技術層面上的主要緣由有兩個，一個是車牌檢測算法並無檢測到車牌（這主要是檢測算法的問題），能夠嘗試一些目標檢測的算法，好比Faster R-CNN(速度可能慢一些)，YOLO系列, SSD系列等的經典的目標檢測算法，而後作矯正或進一步的區域篩選；另外一個緣由是是在識別算法上，本次咱們僅是基於少許的訓練數據訓練了SVM，能夠嘗試增長訓練集並把模型替換成一些更復雜的機器學習模型如XGBoost,LightGBM,CatBoost等模型或使用CNN訓練一個多分類的深度學習模型， 亦或者是直接考慮一些基於Attention的CNN-RNN架構的OCR識別模型。

Reference
http://www.javashuo.com/article/p-xsvvduhs-hv.html
車牌號識別 python + opencv
License-Plate-Recognition
.車牌識別（一）-車牌定位
在PyQt5中美化和裝扮圖形界面