Распознавание номерных знаков (LPR) – это увлекательная область компьютерного зрения, которая включает в себя обнаружение, локализацию и распознавание номерных знаков на изображениях или видео. LPR имеет множество применений: от мониторинга и наблюдения за дорожным движением до управления парковками и взимания платы за проезд. В этой статье мы рассмотрим несколько методов, используемых при распознавании номерных знаков, и приведем примеры кода, иллюстрирующие их реализацию.

Метод 1: сопоставление шаблонов

Один из самых простых методов распознавания номерных знаков — сопоставление шаблонов. Этот метод предполагает сравнение шаблонного изображения номерного знака с входным изображением для поиска совпадающих областей. Вот пример использования OpenCV в Python:

import cv2
def recognize_license_plate(image, template):
    # Convert images to grayscale
    image_gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    template_gray = cv2.cvtColor(template, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    # Perform template matching
    result = cv2.matchTemplate(image_gray, template_gray, cv2.TM_CCOEFF_NORMED)
    _, max_val, _, max_loc = cv2.minMaxLoc(result)
    # Extract the region of interest
    plate_width, plate_height = template_gray.shape[::-1]
    top_left = max_loc
    bottom_right = (top_left[0] + plate_width, top_left[1] + plate_height)
    roi = image[top_left[1]:bottom_right[1], top_left[0]:bottom_right[0]]
    return roi
# Load the input image and template
input_image = cv2.imread('input_image.jpg')
template_image = cv2.imread('template_plate.jpg')
# Recognize the license plate
plate_roi = recognize_license_plate(input_image, template_image)
# Display the recognized license plate
cv2.imshow('License Plate', plate_roi)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

Метод 2: обнаружение краев и анализ контуров

Другой распространенный подход к распознаванию номерных знаков — использование алгоритмов обнаружения краев, таких как обнаружение краев Канни, с последующим анализом контуров для обнаружения номерных знаков. Вот пример:

import cv2
import numpy as np
def recognize_license_plate(image):
    # Convert image to grayscale
    image_gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    # Apply Canny edge detection
    edges = cv2.Canny(image_gray, 100, 200)
    # Find contours
    contours, _ = cv2.findContours(edges, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
    # Filter contours based on area and aspect ratio
    min_area = 1000
    max_area = 5000
    aspect_ratio_range = (2.5, 5.5)
    valid_contours = []
    for contour in contours:
        x, y, w, h = cv2.boundingRect(contour)
        area = w * h
        aspect_ratio = w / float(h)
        if min_area < area < max_area and aspect_ratio_range[0] < aspect_ratio < aspect_ratio_range[1]:
            valid_contours.append(contour)
    # Draw bounding boxes around valid contours
    for contour in valid_contours:
        x, y, w, h = cv2.boundingRect(contour)
        cv2.rectangle(image, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 2)
    return image
# Load the input image
input_image = cv2.imread('input_image.jpg')
# Recognize license plates
result_image = recognize_license_plate(input_image)
# Display the result
cv2.imshow('License Plates', result_image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

Распознавание номерных знаков — важная область компьютерного зрения, предлагающая различные методы обнаружения и распознавания номерных знаков. В этой статье были рассмотрены два распространенных подхода: сопоставление шаблонов и обнаружение краев с помощью контурного анализа. Однако важно отметить, что это всего лишь несколько примеров, и в области распознавания номерных знаков доступно множество других передовых методов и алгоритмов.

Поняв эти методы и реализовав их с помощью популярных библиотек, таких как OpenCV и Python, вы сможете начать создавать собственные системы распознавания номерных знаков для различных приложений.