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        基于超分辨率圖像重構(gòu)技術(shù)的車牌號(hào)識(shí)別助手

        2023-06-02 23:52:01舒高成鵬李盧曦唐海云
        計(jì)算機(jī)應(yīng)用文摘 2023年10期
        關(guān)鍵詞:圖像預(yù)處理Python語(yǔ)言

        舒高 成鵬李 盧曦 唐海云

        關(guān)鍵詞:Python語(yǔ)言;圖像預(yù)處理;圖像灰度化;模板匹配

        1概述

        隨著道路上汽車數(shù)量的增加,人們?cè)絹?lái)越關(guān)注安全問(wèn)題。在校園內(nèi)識(shí)別車牌是邁向構(gòu)建更全面的停車管理系統(tǒng)的一步。該車輛識(shí)別系統(tǒng)的整體架構(gòu)由超分辨率圖像預(yù)處理、圖像灰度、邊緣檢測(cè)、尺寸調(diào)整、車牌插入與處理、字符分割與識(shí)別以及Matlab訓(xùn)練實(shí)踐方法組成。

        2汽車車牌號(hào)識(shí)別原理

        2.1數(shù)據(jù)預(yù)處理

        大多數(shù)情況下,拍攝車牌照片的環(huán)境并不理想。車輛的速度和天氣等因素會(huì)對(duì)圖像產(chǎn)生重大影響,在拍攝照片的過(guò)程中,照片的質(zhì)量會(huì)有輕微的變化,因此需要進(jìn)行某種形式的數(shù)據(jù)預(yù)處理[1-2]。

        2.1.1尺寸調(diào)整

        將圖像縮放到合適的大小。在這種情況下,為了提高識(shí)別的效率和有效性,直接使用了調(diào)整大小功能。這樣做是為了提高識(shí)別的效率和功效。

        代碼如下:

        2.1.2圖像灰度化處理

        灰度圖像由白色和黑色之間的色調(diào)組成,以一定的順序完成,并劃分為預(yù)定數(shù)量的層次。

        2.2目標(biāo)定位

        定位包括確定整個(gè)感興趣的區(qū)域,并確定該區(qū)域的確切幀,然后從原始圖像中提取它。如果放置不正確,其余的工作將受到影響,在最壞的情況下,整個(gè)過(guò)程將失敗。為了使計(jì)算機(jī)準(zhǔn)確定位目標(biāo)的輪廓,定位算法準(zhǔn)確識(shí)別對(duì)象最明顯和相關(guān)的屬性是至關(guān)重要的。

        3基于Python的識(shí)別系統(tǒng)程序設(shè)計(jì)

        3.1字符分割

        要進(jìn)行字符分割,必須手動(dòng)從圖片中提取每個(gè)單獨(dú)的圖形。字符分割包括將車牌分割成各個(gè)組成部分,并決定哪些部分與每個(gè)字符相關(guān),根據(jù)這些特征計(jì)算每個(gè)字符的開(kāi)始和結(jié)束位置,最后從圖像中提取字符。這一步將在一定程度上決定后續(xù)字符識(shí)別的質(zhì)量。

        3.2模板匹配識(shí)別字符

        這項(xiàng)工作的前提是模板字符和需要識(shí)別的字符都是由黑色背景與白色字符組成的二進(jìn)制圖片。為了生成公共部分imageV,我們將首先對(duì)需要識(shí)別的字符的imageU以及存儲(chǔ)在字符模板庫(kù)中的字符的imageT進(jìn)行預(yù)處理。這將允許我們同時(shí)使用公共部件圖像和需要為“不同或”邏輯操作識(shí)別的字符。計(jì)算每個(gè)模板圖片imageM中出現(xiàn)白色像素的數(shù)量,包含待識(shí)別字符的imageU中出現(xiàn)白色像素的數(shù)量,imageV中出現(xiàn)白色像素的數(shù)量,imageW中出現(xiàn)白色像素的數(shù)量,以及imageX中出現(xiàn)白色像素的數(shù)量。

        4車牌號(hào)識(shí)別實(shí)際應(yīng)用

        如圖1所示,圖片為在正常情況下拍攝到的汽車圖片。

        4.1讀取圖像

        利用TensorFlow提供的數(shù)據(jù)集API,它為數(shù)據(jù)集提供了一個(gè)健壯的包裝器,并支持批量加載、預(yù)處理、批量讀取、變換和預(yù)取等操作。其中,預(yù)取操作有內(nèi)存需求,不預(yù)取也可以使用不足的內(nèi)存。由于本實(shí)驗(yàn)后續(xù)的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)比較深,對(duì)顯存的要求比較高,這里只設(shè)置了30個(gè)批量大小,可以根據(jù)顯存是否充足或不足進(jìn)行調(diào)整。

        4.2圖像預(yù)處理

        基于確定的輪廓特征識(shí)別和分割車牌的具體位置,對(duì)圖像進(jìn)行縮放及灰度處理,在中間位置濾波,并檢查邊緣。結(jié)果如圖2所示。

        在圖像裁剪完成后,將對(duì)板的位置進(jìn)行旋轉(zhuǎn)和修改,并將處理板的方向定位。接下來(lái)需要對(duì)圖片進(jìn)行灰度化和二值化,最終的成品如圖3所示。

        4.3車牌號(hào)分割及識(shí)別

        由于之前的操作結(jié)果都在允許的范圍內(nèi),字符分割過(guò)程的結(jié)果使每個(gè)字符異常明顯。車牌號(hào)分割圖像結(jié)果如圖4所示。

        圖5是使用模板匹配識(shí)別并處理最終項(xiàng)中的字符后產(chǎn)生的最終輸出圖像。然后在PIL庫(kù)的幫助下,將結(jié)果繪制在原始圖片的頂部。

        5結(jié)束語(yǔ)

        自動(dòng)車牌閱讀器,或車牌閱讀器輔助,是智能交通系統(tǒng)的一個(gè)組成部分。計(jì)算機(jī)和數(shù)字圖像技術(shù)的迅速發(fā)展,是本項(xiàng)目創(chuàng)建的靈感來(lái)源。車牌識(shí)別技術(shù)可能有幾種不同的應(yīng)用。例如,在下雨、黑暗、昏暗等復(fù)雜情況下,可以實(shí)現(xiàn)車輛進(jìn)出的無(wú)卡、無(wú)人員自動(dòng)化、標(biāo)準(zhǔn)化管理。這可以顯著降低人工費(fèi)用,并提高管理效率。將其應(yīng)用于現(xiàn)場(chǎng)監(jiān)控,在發(fā)生違反車輛識(shí)別的情況下,對(duì)犯罪嫌疑人的身份驗(yàn)證以及夜間、微光下發(fā)生具有挑戰(zhàn)性的現(xiàn)場(chǎng)車輛識(shí)別,都有很大的幫助。車牌識(shí)別系統(tǒng)已經(jīng)在各個(gè)領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用:它的出現(xiàn)是時(shí)代進(jìn)步的必然結(jié)果,同時(shí)對(duì)情報(bào)領(lǐng)域產(chǎn)生了重大影響。

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