深度学习实战之车牌识别项目_深度学习车牌识别算法

车牌识别项目

不经常上线，既然有人想要代码，现在我将它发出来，不过需要你们下载，具体下载方法，我想你们都懂得。
https://download.csdn.net/download/weixin_43648821/11423543

本博客关于深度学习完成后，做的有一个小项目，基本已完成。环境配置：Win7、Python3.7、Opencv4.10。作本项目，一是为总结，二是方便以后的回顾。

车牌图像处理原理

一、是读取图像，对图像进行预处理，包括（具有先后顺序）：压缩图像、转换为灰度图像、灰度拉伸、开运算（去噪声）、将灰度图像和开运算后图像取差分图、整张图像二值化、canny边缘检测、闭运算、开运算、再次开运算（这三步是为了保留车牌区域，并消除其他区域）、定位车牌位置（找轮廓、画轮廓、取前三个轮廓进行排序、找出最大的区域）；
二、是框处车牌号；
三、分割车牌号和背景，分割包括：创建掩膜、创建背景和前景、分割；
四、将分割出来的车牌进行二值化，生成黑白图像；
五、分割出车牌号码中的文字、数字和字母，放入特定的文件夹；
六、对分割出来的文字、数字和字母图像尺寸进行处理，以方便后面测试。
测试所用图像

下面是相关代码

主函数

def carimg_make(img):
    # 预处理图像
    rect, afterimg = preprocessing(img)  # 其实包括了对车牌定位
    print("rect:", rect)

    # 框出车牌
    cv2.rectangle(afterimg, (rect[0], rect[1]), (rect[2], rect[3]), (0, 255, 0), 2)
    cv2.imshow('afterimg1', afterimg)

    # 分割车牌与背景
    cutimg = cut_license(afterimg, rect)
    cv2.imshow('cutimg', cutimg)

    # 二值化生成黑白图
    thresh = lice_binarization(cutimg)
    cv2.imshow('thresh', thresh)
    cv2.waitKey(0)

    # 分割字符
    '''
    判断底色和字色
    '''
    # 记录黑白像素总和
    white = []  # 记录每一列的白色像素总和
    black = []  # 记录每一列的黑色像素总和
    height = thresh.shape[0]  # 263
    width = thresh.shape[1]  # 400
    white_max = 0  # 仅保存每列，取列中白色最多的像素总数
    black_max = 0  # 仅保存每列，取列中黑色最多的像素总数
    # 计算每一列的黑白像素总和
    for i in range(width):
        line_white = 0  # 这一列白色总数
        line_black = 0  # 这一列黑色总数
        for j in range(height):
            if thresh[j][i] == 255:
                line_white += 1
            if thresh[j][i] == 0:
                line_black += 1
        white_max = max(white_max, line_white)
        black_max = max(black_max, line_black)
        white.append(line_white)
        black.append(line_black)
        print('white_max', white_max)
        print('black_max', black_max)
    # arg为true表示黑底白字，False为白底黑字
    arg = True
    if black_max < white_max:
        arg = False
    # 分割车牌的数字
    n  = 1
    start = 1
    end = 2
    s_width = 28
    s_height = 28
    temp = 1
    while n < width - 2:
        n += 1
        # 判断是白底黑字还是黑底白字  0.05参数对应上面的0.95 可作调整
        if (white[n] if arg else black[n]) > (0.05 * white_max if arg else 0.05 * black_max):#这点没有理解透彻
            start = n
            end = find_end(start, arg, black, white, width, black_max, white_max)
            n = end
            print("start" + str(start))
            print("end" + str(end))
            # 思路就是从左开始检测匹配字符，若宽度（end - start）小与20则认为是左侧白条 pass掉  继续向右识别，否则说明是
            # 省份简称，剪切，压缩 保存，还有一个当后五位有数字 1 时，他的宽度也是很窄的，所以就直接认为是数字 1 不需要再
            # 做预测了（不然很窄的 1 截切  压缩后宽度是被拉伸的），shutil.copy()函数是当检测
            # 到这个所谓的 1 时，从样本库中拷贝一张 1 的图片给当前temp下标下的字符
            # if end - start > 5:
            #     print("end - start" + str(end - start))
            if end - start > 5:
                cj = thresh[1:height, start:end]
                print("result/%s.jpg" % (n))
                cv2.imwrite('img/{0}.bmp'.format(n), cj)
                #对分割出的数字、字母进行裁剪
                b_img = cv2.resize(cj, None, fx=5, fy=3)
                contours, hierarchy = cv2.findContours(b_img.copy(), cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
                block = []
                for c in contours:
                    # 找出轮廓的左上点和右下点，由此计算它的面积和长度比
                    r = find_rectangle(c)  # 里面是轮廓的左上点和右下点
                    a = (r[2] - r[0]) * (r[3] - r[1])  # 面积
                    s = (r[2] - r[0]) / (r[3] - r[1])  # 长度比
                    block.append([c, r, a, s])
                block1 = sorted(block, key=lambda block: block[2])[-1:]
                # rect = cv2.minAreaRect(block2)
                # box1 = np.int0(cv2.boxPoints(rect))
                box = block1[0][1]
                y_mia = box[0]  # y_mia
                x_min = box[1]  # x_min
                y_max = box[2]  # y_max
                x_max = box[3]  # x_max
                cropImg = b_img[x_min:x_max, y_mia:y_max]  # crop the image
                cv2.imwrite('img_test/{0}.bmp'.format(n), cropImg)
                cv2.imshow('cutlicense', cj)
                cv2.imshow("charecter",cropImg)
                cv2.waitKey(0)

    cv2.waitKey(0
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