车牌识别--Opencv传统图像处理+Pytorch搭建卷积神经网络

一．原理与步骤

可以用传统的机器学习方式，确定图片中车牌的位置，之后对车牌进行相应的处理，图像分割，尺寸调整，平滑图像等，再事先利用神经网络，搭建网络模型、训练模型、保存模型参数，最后把前面分割好的图像转换成能适应这个网络模型的图像格式，传入网络模型，最后得到预测结果。本文用到的车牌图片如有侵犯，请联系，立即删~
流程图如下：

二．模块化编程调试

1. 字符识别

介绍：在本节中我用神经网络对字符进行识别，我应用pytorch这个深度学习框架，分别进行了卷积神经网络模型的搭建、GPU下模型训练、模型参数保存和下载、单照片模型测试，最终实现字符识别。
具体：
a. 数据集：我用的数据集比较小，它的好处是训练比较快，基本能满足本项目的需求，缺点是，有些比较模糊的图象是回识别不出来，数据集具体如下，规格是20203


b. CNN网络模型搭建：根据项目需求，卷积神经网络模型可以胜任这个任务，设计搭建了这个网络模型，代码如下：其中包含两个卷积层、池化层、rule层、以及四个全连接层，最后输出65个得分结果，本项目中分类器的种类有65个。

'''定义网络模型的类'''
class Net(nn.Module):  #要继承这个类
    def __init__(self):
        super(Net ,self).__init__() #父类初始化
        '''定义网络结构'''
        self.conv1 = nn.Conv2d(3 , 8 , 3 ) #输入颜色通道 ：1  输出通道：6，卷积核：5*5  卷积核默认步长是1  30*30
        self.conv2 = nn.Conv2d(8 , 16 , 2 )#这是第二个卷积层，输入通道是：6 ，输出通道：16 ，卷积核：3*3   30*30
        self.pool = nn.MaxPool2d(2, 2)  # 最大池化层   10*10
        #self.conv3 = nn.Conv2d(16 , 8 , 2)#第三个卷积层，输入层的输入通道要和上一层传下来的通道一样，这里给了填充是2，这个参数默认是：0，填充可以把边缘信息、特征提取出来，不流失   14*14
        self.fc1 = nn.Linear(16*4*4 , 110)
        self.fc2 = nn.Linear(110 , 150)
        self.fc3 = nn.Linear(150 , 130)
        self.fc4 = nn.Linear(130 , 65)        #三个全连接层 65 是最终输出有65个类别

    def forward(self , x):  #前向传播，把整个网络模型，顺序连接起来，init里面只是对层初始化（需要用到的层）
        x = self.pool(F.relu(self.conv1(x)))
        x = self.pool(F.relu(self.conv2(x)))
        #x = F.relu(self.conv3(x))
        x = x.view( -1 ,16*4*4)  #转录成可以传入全连接层的的形状
        x = F.relu(self.fc1(x))
        x = F.relu(self.fc2(x))
        x = F.relu(self.fc3(x))
        x = self.fc4(x)
        return x

可视图如下：


c. 训练模型，保存参数，代码如下：具体包含前向传播、反向传播、计算误差、优化器计算、更新参数、保存模型参数（权重值，卷积核值等）

def train_net(self):
    self.net = Net()  # 把模型的定义一下
    criterion = nn.CrossEntropyLoss()  # 定义一个计算损失值 赋给一个对象
    optimizer = optim.SGD(self.net.parameters(), lr=learning_rate, momentum=0.9)
    for epoch in range(epochs):
        running_loss = 0.0
        for i, data in enumerate(Setloader.trainset_loader(self), 0):
            inputs, labels = data

            optimizer.zero_grad()

            outputs = self.net(inputs)

            loss = criterion(outputs, labels)

            loss.backward()

            optimizer.step()

            running_loss += loss.item()
            if i % 200 == 199:
                print('[%d ,%5d]loss:%.3f' % (epoch + 1, i + 1, running_loss / 200))
                running_loss = 0.0
    print('finished training!')
    torch.save(self.net.state_dict(), 'zuoye_net_homewords.pkl')  # 训

调整学习率和网络模型epoch数，使最终训练效果达到最优。如下图，可以看到训练到20个epoch时，mini-batch的loss已经逐渐下降到0.019。从一开始loss是4+下降到0.019，说明网络模型是有在学习也学习得不错。训练时如果要用GPU训练，这需要安装cuda,以及在代码中将网络模型、照片、标签传到对应的GPU上。

d. 测试：

2. 车牌定位与分割

介绍：在一张照片中必须先找到车牌的位置之后再对车牌区域ROI进行图像分割、形态学变换。这部分对整个项目来说很重要，应该这个环节是前提。有传统机器视觉的方法、以及深度学习两种方法对车牌定位，深度学习的方法需要大量的样本、应用目标识别等算法YOLO系列、SSD系列均可以实现并达到很好的效果。但考虑没有很好的GPU以及不想做打标等费时不讨好的工作，故选择应用传统的机器视觉的方案进行车牌定位。在这个部分，应用了传统机器视觉识别的办法，做到了可以识别10张以上不同场景的车牌，效果已经很好了。
具体：引用opencv,对图像进行如下处理，形象相关调参，实现本小节的功能
a. hsv颜色变换

b. 图像平滑、形态学变换


c. 找图像中的外接矩形


d. 根据矩形长宽比、矩形面积筛选车牌，实现车牌的定位（如下文效果所示）
e. 对车牌ROI进行透视变换，字符分割


识别效果效果：可识别出在不同场景，不同光强下的车辆车牌






这部分是要识别好车牌的前提，该部分要先定位好图像中的车牌，把车牌识别好，去除车牌中存在的干扰，才能更有利于字符的分割。本部分应该针对特定场景下的，设计的算法会比较稳定识别率也会比较高。关于图像分割部分，要尽量不字符提取出来，而且不要包含太多噪声。深度学习网络应该提高其泛化能力，最终才能实现更高的识别效果，甚至是产品级别。

img = cv2.imread('G:\deep_learming\pytorch\data\car_pai\jk3.jpg',1)
imgg= img.copy()

img = cv2.cvtColor(img , cv2.COLOR_BGR2HSV)
lower_blue = np.array([100, 100, 100])
upper_blue = np.array([120, 220, 255])
img2 = cv2.inRange(img, lower_blue, upper_blue)  # img1通道是HSV不是BGR了  在指定图像中选定范围像素点
img2 = cv2.bilateralFilter(img2 ,35 ,75 ,71)
cv2.namedWindow('show')
cv2.imshow('show', img2)
cv2.waitKey(-1)
cv2.destroyAllWindows()
kernel = np.ones((13, 13), np.uint8)
closing_img = cv2.morphologyEx(img2, cv2.MORPH_CLOSE, kernel)
closing_img = cv2.bilateralFilter(closing_img,25,75,75)
contours , hierarchy = cv2.findContours(closing_img,1,2)

for i in range(len(contours)):
    cnt = contours[i]
    rect = cv2.minAreaRect(cnt)
    box = cv2.boxPoints(rect)
    box = np.int0(box)  #左下角 左上角 右上角 右下角
    mianji = rect[1][0] * rect[1][1]  # 车牌面积不应太小 ，太小就丢弃
    # print(mianji)
    if rect[2] >= -45:
        if rect[1][1] != 0:
            bili = (rect[1][0]) / (rect[1][1])
        else:
            print('error')
            bili = 1   #这种情况是不可能的车牌不可能一边是0，这里做特殊处理
    else:
        if rect[1][0] != 0:
            bili = rect[1][1] / rect[1][0]
    # imgg = cv2.drawContours(imgg, [box], 0, (0, 0, 255), 2)
    if (bili > 2.15 and bili < 4) and mianji>700:
        # print(bili)
        imgg = cv2.drawContours(imgg,[box],0,(0,0,255),2)
        left_point_x = np.min(box[:, 0])
        right_point_x = np.max(box[:, 0])
        top_point_y = np.min(box[:, 1])
        bottom_point_y = np.max(box[:, 1])

三．效果

固定的场景下识别率还是很好的，至于第三张图片中的渝没有识别错误，这和本项目所用的数据集太小有关，并没有包含足够多的样本，训练时就无法找到足够的特征，针对这种情况在不改变网络模型的条件下，有两种方法：1.增大数据集，2.数据增强

四.源码

想要完整源码，请关注我，之后会整理好文件，把本次用到的数据集和图片，源码等打包放到我的github上。

2020.7.15更新
源码地址：https://github.com/ZJ-science/car_nn_demo，有用欢迎star~