博客5：YOLOv5车牌识别实战教程：字符分割与识别

车牌识别视频

        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。

正文：

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)
   

3. 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。

4. 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：

1. 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
   

2. 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：

1. 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
   

2. 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。