Технология распознавания номерных знаков (LPR) в последние годы приобрела значительную популярность и находит применение в различных областях, таких как правоохранительные органы, управление парковками и мониторинг дорожного движения. Возможность извлекать ценную информацию из номерных знаков, запечатленных на изображениях, стала важнейшей задачей. В этой статье блога мы рассмотрим несколько методов чтения номерных знаков с изображений, используя разговорный язык, и приведем примеры кода, иллюстрирующие каждый подход.

Метод 1: оптическое распознавание символов (OCR) с помощью Tesseract
OCR — это мощный метод, который можно применять для извлечения текста из изображений, включая номерные знаки. Для этой цели широко используется Tesseract, механизм оптического распознавания символов с открытым исходным кодом. Давайте посмотрим на фрагмент кода на Python:

import cv2
import pytesseract
# Load the image
image = cv2.imread('license_plate.jpg')
# Preprocess the image (e.g., resize, convert to grayscale)
# Apply OCR using Tesseract
text = pytesseract.image_to_string(image)
# Print the extracted text
print(text)

Метод 2: Сопоставление шаблонов
Сопоставление шаблонов включает сравнение изображения номерного знака с изображением шаблона для обнаружения сходства. Вот упрощенный пример использования OpenCV:

import cv2
# Load the template and target image
template = cv2.imread('template_license_plate.jpg')
target_image = cv2.imread('license_plate.jpg')
# Perform template matching
result = cv2.matchTemplate(target_image, template, cv2.TM_CCOEFF_NORMED)
# Find the location of the license plate in the target image
min_val, max_val, min_loc, max_loc = cv2.minMaxLoc(result)
top_left = max_loc
bottom_right = (top_left[0] + template.shape[1], top_left[1] + template.shape[0])
# Extract the license plate region from the target image
license_plate = target_image[top_left[1]:bottom_right[1], top_left[0]:bottom_right[0]]
# Display the license plate
cv2.imshow('License Plate', license_plate)
cv2.waitKey(0)

Метод 3: глубокое обучение с помощью сверточных нейронных сетей (CNN)
Методы глубокого обучения, особенно CNN, показали замечательную эффективность в задачах распознавания номерных знаков. Такие модели, как YOLO (вы смотрите только один раз) и SSD (одиночный детектор MultiBox), можно обучить обнаруживать и распознавать номерные знаки на изображениях. Вот общий обзор использования предварительно обученной модели:

import cv2
import numpy as np
import tensorflow as tf
# Load the pre-trained model
model = tf.keras.applications.YOLOv3(weights='yolov3_weights.h5')
# Load and preprocess the image
image = cv2.imread('license_plate.jpg')
processed_image = preprocess_image(image)
# Perform license plate detection
detections = model.predict(np.expand_dims(processed_image, axis=0))
# Extract the license plate region from the image based on the detections
license_plate = extract_license_plate(image, detections)
# Display the license plate
cv2.imshow('License Plate', license_plate)
cv2.waitKey(0)

Чтение номерных знаков с изображений можно выполнить с помощью различных методов, включая оптическое распознавание текста, сопоставление шаблонов и глубокое обучение с помощью CNN. Каждый подход имеет свои сильные и слабые стороны, и выбор метода зависит от таких факторов, как требования к точности, вычислительные ресурсы и доступные данные обучения. Используя эти методы и экспериментируя с различными подходами, вы сможете раскрыть секреты распознавания номерных знаков и применить эту технологию в реальных приложениях.