Python을 사용하여 번호판을 감지하고 인식하는 방법은 무엇입니까?

​번역기 | Bugatti

Reviewer | Sun Shujuan

번호판 감지 및 인식 기술은 도로 시스템, 티켓 없는 주차장, 차량 출입 통제 등에 널리 사용됩니다. 이 기술은 컴퓨터 비전과 인공 지능을 결합합니다.

이 기사에서는 Python을 사용하여 번호판 감지 및 인식 프로그램을 만듭니다. 프로그램은 입력 이미지를 처리하고 번호판을 감지 및 인식한 후 최종적으로 번호판 문자를 출력으로 표시합니다.

1. Python 환경 만들기

이 튜토리얼을 쉽게 완료하려면 Python의 기본 사항에 익숙해야 합니다. 프로그램 환경이 먼저 만들어져야 합니다.

프로그래밍을 시작하기 전에 환경에 여러 라이브러리를 설치해야 합니다. Python IDE를 열고 Python 파일을 만듭니다. 터미널에서 명령을 실행하여 해당 라이브러리를 설치하십시오. 컴퓨터에 Python PIP가 사전 설치되어 있어야 합니다.

• OpenCV-Python: 이 라이브러리를 사용하여 입력 이미지를 전처리하고 개별 출력 이미지를 표시합니다. pip install OpenCV-Python
• imutils: 이 라이브러리를 사용하여 원본 입력 이미지를 원하는 너비로 자릅니다. pip install imutils
• pytesseract: 이 라이브러리를 사용하여 번호판 문자를 추출하고 문자열로 변환합니다. pip install pytesseract pytesseract 라이브러리는 문자 인식을 위해 Tesseract OCR 엔진을 사용합니다.

2. 컴퓨터에 Tesseract OCR을 설치하는 방법은 무엇입니까?

Tesseract OCR은 언어 문자를 인식할 수 있는 엔진입니다. pytesseract 라이브러리를 사용하기 전에 컴퓨터에 설치해야 합니다. 단계는 다음과 같습니다.

1. Chrome 기반 브라우저를 엽니다.

2. Tesseract OCR 설치 프로그램을 다운로드합니다.

3. 설치 프로그램을 실행하고 다른 프로그램처럼 설치하세요.

환경을 준비하고 tesseract OCR을 설치한 후 프로그램을 작성하면 됩니다.

1. 라이브러리 가져오기

먼저 환경에 설치된 라이브러리를 가져옵니다. 라이브러리를 가져오면 프로젝트에서 해당 기능을 호출하고 사용할 수 있습니다.

• import cv2
• imutils
• import pytesseract

OpenCV-Python 라이브러리를 cv2 형식으로 가져와야 합니다. 설치할 때와 동일한 이름을 사용하여 다른 라이브러리를 가져옵니다.

2. 입력을 받아

pytesseract를 Tesseract 엔진이 설치된 위치로 지정합니다. cv2.imread 함수를 사용하여 자동차 이미지를 입력으로 가져옵니다. 이미지 이름을 사용 중인 이미지 이름으로 바꾸세요. 사용하기 쉽도록 이미지를 프로젝트와 동일한 폴더에 저장하세요.

pytesseract.pytesseract.tesseract_cmd = 'C:\Program Files\Tesseract-OCR\tesseract.exe'
original_image = cv2.imread('image3.jpeg')

아래 입력 이미지를 사용하고 싶은 이미지로 교체하시면 됩니다.

3. 입력 전처리

캐니 에지 감지 기능은 회색조 이미지에서만 작동하므로 이미지 너비를 500픽셀로 조정한 다음 이미지를 회색조 이미지로 변환합니다. 마지막으로 이미지 노이즈를 줄이기 위해 biternalFilter 함수가 호출됩니다.

original_image = imutils.resize(original_image, width=500 )
gray_image = cv2.cvtColor(original_image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
gray_image = cv2.bilateralFilter(gray_image, 11, 17, 17)

4. 입력에서 번호판 감지

번호판 감지는 자동차에서 번호판 문자가 있는 부분을 판별하는 과정입니다.

(1) 가장자리 감지 수행

먼저 전처리된 이미지에서 가장자리를 자동으로 감지할 수 있는 cv2.Canny 함수를 호출합니다.

edged_image = cv2.Canny(gray_image, 30,200)

우리는 이 가장자리를 통해 윤곽선을 찾을 것입니다.

(2) 윤곽 찾기

cv2.findContours 함수를 호출하고 가장자리 이미지의 복사본을 전달합니다. 이 기능은 윤곽을 감지합니다. cv2.drawContours 함수를 사용하여 원본 이미지에 감지된 윤곽선을 그립니다. 마지막으로, 보이는 모든 윤곽이 그려진 원본 이미지를 출력합니다.

contours, new = cv2.findContours(edged_image.copy(), cv2.RETR_LIST, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
img1 = original_image.copy()
cv2.drawContours(img1, contours, -1, (0, 255, 0), 3)
cv2.imshow("img1", img1)

이 프로그램은 자동차 이미지에서 찾은 모든 윤곽을 그립니다.

윤곽선을 찾은 후에는 이를 필터링하여 최상의 후보를 식별해야 합니다.

(3) 등고선 필터링

최소 면적 30을 기준으로 등고선을 필터링합니다. 이 영역보다 작은 윤곽선은 번호판 윤곽선이 아닐 가능성이 높으므로 무시됩니다. 원본 이미지의 복사본을 만들고 이미지에 처음 30개의 윤곽선을 그립니다. 마지막으로 이미지가 표시됩니다.

contours = sorted(contours, key = cv2.contourArea, reverse = True)[:30]
# stores the license plate contour
screenCnt = None
img2 = original_image.copy()

# draws top 30 contours
cv2.drawContours(img2, contours, -1, (0, 255, 0), 3)
cv2.imshow("img2", img2)

이제 실루엣 수가 처음보다 줄었어요. 그려진 유일한 윤곽선은 번호판을 대략적으로 포함하는 윤곽선입니다.

마지막으로 필터링된 윤곽선을 반복하여 어떤 것이 번호판인지 확인해야 합니다.

(4) 처음 30개의 등고선을 횡단합니다.

등고선을 횡단하는 for 루프를 만듭니다. 네 모서리가 있는 윤곽선을 찾아 둘레와 좌표를 결정합니다. 자동차번호판의 윤곽선이 포함된 이미지를 저장합니다. 마지막으로 원본 이미지에 번호판 윤곽선이 그려져 표시됩니다.

count = 0
idx = 7

for c in contours:
# approximate the license plate contour
contour_perimeter = cv2.arcLength(c, True)
approx = cv2.approxPolyDP(c, 0.018 * contour_perimeter, True)

# Look for contours with 4 corners
if len(approx) == 4:
screenCnt = approx

# find the coordinates of the license plate contour
x, y, w, h = cv2.boundingRect(c)
new_img = original_image [ y: y + h, x: x + w]

# stores the new image
cv2.imwrite('./'+str(idx)+'.png',new_img)
idx += 1
break

# draws the license plate contour on original image
cv2.drawContours(original_image , [screenCnt], -1, (0, 255, 0), 3)
cv2.imshow("detected license plate", original_image )

루프 후 프로그램은 번호판이 포함된 윤곽선을 식별했습니다.

5.识别检测到的车牌

识别车牌意味着读取已裁剪车牌图像上的字符。加载之前存储的车牌图像并显示它。然后，调用pytesseract.image_to_string函数，传递已裁剪的车牌图像。这个函数将图像中的字符转换成字符串。

# filename of the cropped license plate image
cropped_License_Plate = './7.png'
cv2.imshow("cropped license plate", cv2.imread(cropped_License_Plate))

# converts the license plate characters to string
text = pytesseract.image_to_string(cropped_License_Plate, lang='eng')

已裁剪的车牌如下所示。上面的字符将是您稍后在屏幕上输出的内容。

检测并识别车牌之后，您就可以显示输出了。

6.显示输出

这是最后一步。您将提取的文本输出到屏幕上。该文本含有车牌字符。

print("License plate is:", text)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

程序的预期输出应该如下图所示：

车牌文本可以在终端上看到。

三、磨砺您的Python技能

用Python检测和识别车牌是一个有意思的项目。它有挑战性，所以应该会帮助您学到关于Python的更多知识。

说到编程，实际运用是掌握一门语言的关键。为了锻炼技能，您需要开发有意思的项目。

原文链接：https://www.makeuseof.com/python-car-license-plates-detect-and-recognize/

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