Comment implémenter la reconnaissance de plaque d'immatriculation à l'aide de PHP et de la bibliothèque OpenCV ?

Comment implémenter la reconnaissance de plaque d'immatriculation à l'aide de PHP et de la bibliothèque OpenCV ?

Vue d'ensemble
La reconnaissance de plaque d'immatriculation est l'une des applications importantes dans le domaine de la vision par ordinateur. Avec l'aide des bibliothèques PHP et OpenCV, nous pouvons facilement implémenter la fonction de reconnaissance de plaque d'immatriculation. Cet article présentera comment utiliser la bibliothèque PHP et OpenCV. Les étapes sont les suivantes :

1. Installer PHP
2. Installer la bibliothèque OpenCV
3. Prétraitement de l'image
4. Positionnement de la plaque d'immatriculation
5. Segmentation des caractères
6. Reconnaissance des caractères

Ce qui suit. sont les étapes détaillées et l'exemple de code associé.

1. Installer PHP
   Tout d'abord, nous devons installer PHP et nous assurer qu'il correspond au système d'exploitation correspondant. Vous pouvez télécharger la dernière version de PHP depuis le site officiel de PHP (https://www.php.net/) et l'installer conformément au guide officiel. Une fois l'installation terminée, vous pouvez saisir « php -v » sur la ligne de commande pour vérifier si l'installation a réussi. Si l'installation réussit, les informations de version de PHP seront affichées.
2. Installer la bibliothèque OpenCV
   Pour utiliser la bibliothèque OpenCV en PHP, nous devons installer OpenCV et configurer l'extension PHP. On suppose ici que vous avez installé le compilateur CMake et GCC.

Tout d'abord, téléchargez la dernière version du code source d'OpenCV depuis le site officiel d'OpenCV (https://opencv.org/), puis compilez-la et installez-la conformément au guide officiel.

Ensuite, nous devons éditer le fichier de configuration PHP php.ini et y activer l'extension OpenCV. Recherchez le fichier php.ini et ajoutez la ligne suivante à la fin du fichier :

extension=opencv.so

Enregistrez et fermez le fichier.

3. Prétraitement de l'image
   Avant d'effectuer la reconnaissance de plaque d'immatriculation, nous devons prétraiter l'image pour améliorer la précision et la robustesse des étapes suivantes. Les étapes de prétraitement de l'image peuvent varier selon les images. Les exemples suivants sont uniquement destinés à la démonstration.

// Exemple de code de prétraitement d'image
$imagePath = 'path_to_image.jpg'; // Remplacer par le chemin du fichier image

// Lire l'image
$image = cvimread($imagePath) ;

// Niveaux de gris
$gray = cvcvtColor($image, cvCOLOR_BGR2GRAY);

// Histogramme égalisé
$equalized = cvequalizeHist($gray);

// Lissage gaussien
$blurred = cvGaussianBlur( $equalized, nouveau cvSize(5, 5), 0);

// Détection des contours
$edges = cvCanny($blurred, 50, 150);

// Afficher les résultats du prétraitement
cvimshow('Preprocessed Image', $edges);
cvwaitKey();

// Libérer la mémoire
cvdestroyAllWindows();
?>

4. Positionnement de la plaque d'immatriculation
   Le positionnement de la plaque d'immatriculation est une étape clé dans la reconnaissance de la plaque d'immatriculation. Nous pouvons localiser la plaque d'immatriculation grâce à la détection des contours de l'image, au traitement morphologique, à l'analyse des contours et à d'autres méthodes. Vous trouverez ci-dessous un exemple simple de positionnement de plaque d'immatriculation.

// Exemple de code de positionnement de plaque d'immatriculation

// Code de prétraitement d'image (code à l'étape précédente)

// Rechercher des contours
$contours = cv indContours($edges, cvRETR_EXTERNAL, cvCHAIN_APPROX_SIMPLE);

// Filtrer les contours
$candidateContours = [];
foreach ($contours as $contour) {

eaa6432682617985e287304f2952e13c

";
}
?>

Grâce aux étapes ci-dessus, nous pouvons réaliser la fonction de base de reconnaissance de plaque d'immatriculation. Bien sûr, pour obtenir de meilleurs résultats de reconnaissance, il doit également être réglé et optimisé en fonction des besoins réels. J'espère que cet article vous sera utile !

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!