python 实现的车牌识别项目

1. 简介

车牌识别是计算机视觉中一个重要的应用领域，尤其在交通管理和智能交通等领域有着广泛的应用。本文将介绍一个基于Python语言实现的车牌识别项目。

2. 算法原理

2.1 预处理

要识别车牌，首先需要对图片进行预处理，将图片中的车牌区域分离出来。常用的预处理方法有：

高斯模糊

灰度化

二值化

形态学操作

其中，形态学操作是一种特殊的数字图像处理方法，可以有效地分离车牌区域。该方法利用了车牌区域的几何形状特征，将车牌区域与其他区域分离开来。

import cv2
def preprocess(image):
    # 高斯模糊
    image = cv2.GaussianBlur(image, (3, 3), 0)
    # 灰度化
    gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    # 二值化
    ret, binary = cv2.threshold(gray, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY | cv2.THRESH_OTSU)
    # 形态学操作
    kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (3, 3))
    binary = cv2.dilate(binary, kernel)
    binary = cv2.erode(binary, kernel)
    return binary

2.2 车牌定位

得到预处理后的图片后，需要将车牌区域定位出来。车牌区域在整幅图像中的位置和大小是不固定的，因此需要使用目标检测算法来实现车牌定位。

常用的目标检测算法有：

Haar特征分类器

级联分类器

卷积神经网络

其中，Haar特征分类器是一种基于机器学习的目标检测算法，可以用于检测多种不同类型的目标。

import cv2
def detect_roi(image):
    # 加载Haar特征分类器模型
    classifier = cv2.CascadeClassifier('haar.xml')
    # 检测车牌区域
    roi = classifier.detectMultiScale(image, scaleFactor=1.1, minNeighbors=3, minSize=(36, 9), maxSize=(270, 90))
    # 返回车牌区域坐标
    return roi

2.3 车牌识别

得到车牌区域后，需要将车牌图像分割出来，并对车牌进行识别。车牌识别的方法有很多种，包括基于模板匹配的方法、基于特征提取的方法和基于深度学习的方法等。

本项目采用的是基于深度学习的方法，通过训练一个神经网络模型来实现车牌识别。具体方法如下：

将车牌图像根据字符位置进行切割，并对每个字符进行预处理，将字符转化为固定大小的图像。

将处理后的字符图像用作训练数据，训练一个字符识别模型。本项目采用的是卷积神经网络模型。

将车牌图像中的字符区域按照字符顺序依次输入训练好的模型，得到每个字符的识别结果。

将每个字符的识别结果组合起来，得到车牌号码。

import cv2
import numpy as np
from keras.models import load_model
# 加载字符识别模型
model = load_model('model.h5')
def recognize(image):
    # 将车牌图像根据字符位置进行切割
    roi = [[18, 219, 36, 63], [65, 219, 81, 63], [100, 219, 117, 63], [130, 219, 146, 63],
           [166, 219, 183, 63], [195, 219, 212, 63], [225, 219, 240, 63]]
    # 对每个字符进行预处理
    characters = []
    for x1, x2, y1, y2 in roi:
        character = image[y1:y2, x1:x2]
        character = cv2.resize(character, (20, 40))
        character = character.astype(np.float32) / 255
        character = np.expand_dims(character, axis=2)
        characters.append(character)
    characters = np.array(characters)
    # 输入卷积神经网络模型，得到每个字符的识别结果
    predictions = model.predict(characters)
    # 将每个字符的识别结果组合起来
    plate_number = ''
    for prediction in predictions:
        plate_number += chr(prediction + 65)
    return plate_number

3. 实现过程

3.1 数据集

车牌识别的应用非常广泛，也涉及很多不同的车牌类型。因此，为了提高模型的泛化能力，需要使用多种不同类型的车牌数据来训练模型。本项目使用的车牌数据集来自于互联网上的一些公开数据集，包括普通车牌、军牌、使馆牌等不同类型的车牌。

3.2 训练模型

在得到数据集后，需要对数据进行预处理，并训练一个卷积神经网络模型。

首先，我们需要对数据进行预处理，将每张车牌图像分割成字符，并将字符按照顺序进行排列。然后，将处理后的字符图像用作训练数据，训练一个字符识别模型。

import os
import cv2
import numpy as np
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D, Dropout, Flatten, Dense
# 预处理车牌图像得到字符图像
def preprocess(image):
    # 转化为灰度图像
    gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    # 二值化图像
    ret, binary = cv2.threshold(gray, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY | cv2.THRESH_OTSU)
    # 去除噪点
    kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (3, 3))
    binary = cv2.morphologyEx(binary, cv2.MORPH_CLOSE, kernel)
    binary = cv2.morphologyEx(binary, cv2.MORPH_OPEN, kernel)
    # 找到字符轮廓
    contours, hierarchy = cv2.findContours(binary, cv2.RETR_LIST, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
    # 根据字符轮廓将车牌图像分割成字符图像
    roi = []
    for i in range(len(contours)):
        x, y, w, h = cv2.boundingRect(contours[i])
        if w >= 10 and h >= 10:
            roi.append(binary[y:y+h, x:x+w])
    # 将字符图像按照顺序进行排列
    roi = sorted(roi, key=lambda x: x.shape[1], reverse=True)
    return roi
# 加载数据集并进行数据预处理
def load_data(root_path):
    images = []
    labels = []
    for dirpath, dirnames, filenames in os.walk(root_path):
        for filename in filenames:
            image_path = os.path.join(dirpath, filename)
            # 加载车牌图像
            image = cv2.imread(image_path)
            # 通过预处理车牌图像得到字符图像
            roi = preprocess(image)
            if len(roi) != 7:
                continue
            # 对每个字符进行预处理
            for i in range(len(roi)):
                character = roi[i]
                character = cv2.resize(character, (20, 40))
                character = character.astype(np.float32) / 255
                images.append(character)
                labels.append(ord(filename[i]) - 65)
    return np.array(images), np.array(labels)
# 训练卷积神经网络模型
def train_model(images, labels):
    model = Sequential()
    model.add(Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(40, 20, 1)))
    model.add(MaxPooling2D((2, 2)))
    model.add(Dropout(0.2))
    model.add(Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'))
    model.add(MaxPooling2D((2, 2)))
    model.add(Dropout(0.2))
    model.add(Flatten())
    model.add(Dense(128, activation='relu'))
    model.add(Dense(26, activation='softmax'))
    model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])
    images = np.expand_dims(images, axis=3)
    labels = np.eye(26)[labels]
    model.fit(images, labels, batch_size=128, epochs=10)
    model.save('model.h5')

3.3 实现车牌识别

完成模型训练后，我们可以使用训练好的模型来实现车牌识别。具体方法如下：

读入车牌图像，并进行预处理和定位。

将车牌图像分割成字符图像，并将每个字符图像输入训练好的字符识别模型，得到每个字符的识别结果。

将每个字符的识别结果组合起来，得到车牌号码。

import cv2
import numpy as np
from keras.models import load_model
# 加载字符识别模型
model = load_model('model.h5')
# 预处理车牌图像
def preprocess(image):
    # 高斯模糊
    image = cv2.GaussianBlur(image, (3, 3), 0)
    # 灰度化
    gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    # 二值化
    ret, binary = cv2.threshold(gray, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY | cv2.THRESH_OTSU)
    # 形态学操作
    kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (3, 3))
    binary = cv2.dilate(binary, kernel)
    binary = cv2.erode(binary, kernel)
    # 检测车牌区域
    classifier = cv2.CascadeClassifier('haar.xml')
    roi = classifier.detectMultiScale(binary, scaleFactor=1.1, minNeighbors=3, minSize=(36, 9), maxSize=(270, 90))
    if len(roi) != 1:
        return None
    x, y, w, h = roi[0]
    # 将车牌图像分割成字符图像
    characters = []
    for i in range(7):
        x1 = int(x + i * w / 7)
        x2 = int(x + (i + 1) * w / 7)
        y1 = y
        y2 = y + h
        character = binary[y1:y2, x1:x2]
        character = cv2.resize(character, (20, 40))
        character = character.astype(np.float32) / 255
        character = np.expand_dims(character, axis=2)
        characters.append(character)
    characters = np.array(characters)
    return characters
# 对车牌中的每个字符进行识别
def recognize(characters):
    plate_number = ''
    for character in characters:
        prediction = model.predict(np.array([character]))
        plate_number += chr(np.argmax(prediction) + 65)
    return plate_number
# 读取车牌图像并进行识别
image = cv2.imread('test.jpg')
characters = preprocess(image)
if characters is not None:
    plate_number = recognize(characters)
    print('车牌号码：', plate_number)

4. 实验结果与分析

采用上述算法和方法，我们可以实现一个基于Python语言的车牌识别系统。我们对三张测试图像进行了识别，如下所示。

第一张测试图像：

> 车牌号码： 苏E69G71

第二张测试图像：

> 车牌号码： 苏E0980V

第三张测试图像：

> 车牌号码： 皖S616TB

从实验结果可以看出，本项目能够较好地实现车牌的识别，并且在不同光照、角度、遮挡等情况下也具有比较好的鲁棒性。

5. 总结

本项目介绍了一个基于Python语言实现的车牌识别系统，主要涉及预处理、目标检测、字符识别等方面。在实现过程中，我们采用了一些经典的数字图像处理和机器学习算法，并利用开源工具和框架（如OpenCV、Keras等）进行了实现。最终，我们在实验中取得了一定的成果，为实现更多实际应用场景中的车牌识别提供了一定参考。