YOLOv5车牌识别实战教程(五)字符分割与识别

目录

• 5.1 字符分割
• 1.投影法：
• 2.轮廓法：
• 5.2 字符识别
• CNN：
• LSTM：
• 5.3 预处理与后处理
• 预处理：
• 二值化：
• 规范化：
• 后处理：
• 置信度阈值：
• NMS：
• 总结：

摘要：在本篇博客中，我们将介绍如何在YOLOv5车牌识别的基础上进一步实现字符分割与识别。我们将详细介绍字符分割方法，如投影法和轮廓法，以及字符识别方法，如CNN和LSTM等。

5.1 字符分割

在实际应用中，识别车牌的字符是很重要的。为了实现字符分割，我们可以采用以下方法：

1.投影法：

通过计算车牌图像在水平和垂直方向上的投影直方图，确定字符的边界。

以下是一个简单的投影法实现：

import cv2
import numpy as np

def projection_segmentation(plate_image, direction='horizontal'):
    assert direction in ['horizontal', 'vertical'], 'Invalid direction'
    gray_image = cv2.cvtColor(plate_image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    binary_image = cv2.adaptiveThreshold(gray_image, 255, cv2.ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C, cv2.THRESH_BINARY_INV, 11, 2)

    if direction == 'horizontal':
        histogram = np.sum(binary_image, axis=1)
    else:
        histogram = np.sum(binary_image, axis=0)

    threshold = np.max(histogram) * 0.5
    peaks = np.where(histogram > threshold)[0]
    start, end = peaks[0], peaks[-1]

    if direction == 'horizontal':
        return plate_image[start:end, :]
    else:
        return plate_image[:, start:end]

2.轮廓法：

通过检测二值化车牌图像的轮廓，然后根据轮廓的位置和形状筛选出字符。

以下是一个简单的轮廓法实现：

import cv2

def contour_segmentation(plate_image):
    gray_image = cv2.cvtColor(plate_image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    binary_image = cv2.adaptiveThreshold(gray_image, 255, cv2.ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C, cv2.THRESH_BINARY_INV, 11, 2)

    contours, _ = cv2.findContours(binary_image, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
    chars = []

    for cnt in contours:
        x, y, w, h = cv2.boundingRect(cnt)
        aspect_ratio = float(w) / h
        if 0.2 < aspect_ratio < 1.0 and 20 < h < 80:
            chars.append(plate_image[y:y + h, x:x + w])

    return chars

5.2 字符识别

在完成字符分割后，我们需要识别每个字符。

可以采用以下方法：

CNN：

使用卷积神经网络（CNN）对字符进行分类。可以使用预训练的模型，如LeNet、VGG等，或者自定义一个简单的CNN。

以下是一个简单的CNN实现：

import torch
import torch.nn as nn

class SimpleCNN(nn.Module):
    def __init__(self, num_classes):
        super(SimpleCNN, self).__init__()
        self.conv1 = nn.Conv2d(1, 32, kernel_size=3, stride=1, padding=1)
        self.pool1 = nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2, padding=0)
        self.conv2 = nn.Conv2d(32, 64, kernel_size=3, stride=1, padding=1)
        self.pool2 = nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2, padding=0)
        self.fc1 = nn.Linear(64 * 8 * 16, 128)
        self.fc2 = nn.Linear(128, num_classes)

    def forward(self, x):
        x = self.pool1(F.relu(self.conv1(x)))
        x = self.pool2(F.relu(self.conv2(x)))
        x = x.view(-1, 64 * 8 * 16)
        x = F.relu(self.fc1(x))
        x = self.fc2(x)
        return x

num_classes = 36 # 根据实际情况设置类别数
model = SimpleCNN(num_classes)

LSTM：

使用长短时记忆网络（LSTM）对字符进行分类。可以在CNN的基础上添加一个LSTM层，以捕捉字符序列的时序信息。

以下是一个简单的LSTM实现：

import torch
import torch.nn as nn

class CNN_LSTM(nn.Module):
    def __init__(self, num_classes):
        super(CNN_LSTM, self).__init__()
        self.cnn = SimpleCNN(128)
        self.lstm = nn.LSTM(128, num_classes, num_layers=1, batch_first=True)

    def forward(self, x):
        batch_size, seq_len, c, h, w = x.size()
        x = x.view(batch_size * seq_len, c, h, w)
        x = self.cnn(x)
        x = x.view(batch_size, seq_len, -1)
        x, _ = self.lstm(x)
        return x

num_classes = 36 # 根据实际情况设置类别数
model = CNN_LSTM(num_classes)

在训练字符识别模型时，需要使用包含大量字符图像和对应标签的数据集。可以使用公开的字符识别数据集，或者自己构建数据集。训练完成后，即可使用模型对车牌中的字符进行识别。

5.3 预处理与后处理

为了提高字符识别的准确率，我们可以在字符识别之前对字符图像进行预处理，以及在识别完成后进行后处理。

预处理：

二值化：

将字符图像转化为二值图像，可以减少背景噪声的影响。可以使用OpenCV的adaptiveThreshold函数进行自适应阈值二值化。

import cv2

def binarize(char_image):
    gray_image = cv2.cvtColor(char_image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    binary_image = cv2.adaptiveThreshold(gray_image, 255, cv2.ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C, cv2.THRESH_BINARY_INV, 11, 2)
    return binary_image

规范化：

将字符图像调整为统一的尺寸，以便输入到神经网络。

可以使用OpenCV的resize函数实现。

import cv2

def normalize(char_image, target_size=(32, 32)):
    resized_image = cv2.resize(char_image, target_size, interpolation=cv2.INTER_AREA)
    return resized_image

后处理：

置信度阈值：

在字符识别的结果中，可以根据置信度筛选最可能的字符。可以设置一个置信度阈值，仅保留置信度大于该阈值的字符。

def filter_by_confidence(predictions, confidence_threshold=0.5):
    top_confidences, top_indices = torch.topk(predictions, 1)
    top_confidences = top_confidences.squeeze().numpy()
    top_indices = top_indices.squeeze().numpy()

    filtered_indices = top_indices[top_confidences > confidence_threshold]
    return filtered_indices

NMS：

对字符识别的结果进行非极大值抑制（NMS），以消除重复的字符。

def nms(predictions, iou_threshold=0.5):
    boxes, scores = predictions[:, :4], predictions[:, 4]
    indices = torchvision.ops.nms(boxes, scores, iou_threshold)
    return predictions[indices]

通过这些预处理与后处理方法，可以进一步提高字符识别的准确率和鲁棒性。

总结：

本篇博客在之前的基础上，补充了字符分割与识别的预处理与后处理方法，包括二值化、规范化、置信度阈值筛选和非极大值抑制等。这些方法有助于提高车牌字符识别的性能，使车牌识别系统在实际应用中具有更高的可靠性。希望本教程对你在实际项目中实现车牌识别有所帮助。如有任何问题或建议，请在评论区交流。

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