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 chars5.2 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。
到此这篇关于YOLOv5车牌识别实战教程(五)字符分割与识别的文章就介绍到这了,更多相关YOLOv5车牌识别字符分割与识别内容请搜索编程网以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持编程网！
