使用 haarcascade 通过 OpenCV 和 Python 检测车牌

Question

我正在编写一个代码，它可以在 opencv 和 Python 的帮助下识别汽车上的车牌。为此，我使用 haarcascades。我从这里下载了 haarcascades（如果你有更好的来源，请告诉我）：

https://github.com/opencv/opencv/tree/master/data/haarcascades

这是图片：

当我使用第一个 haarcascade 时，它​​只检测到右车上的车牌*（两次），但它不识别白车上的车牌。

当我工作第二个 haarcascade 时，它​​给了我一个错误，我不知道它是什么意思以及如何解决它，这是错误：

cascadedetect.cpp:567: error: (-2:Unspecified error) in function 'bool __thiscall cv::HaarEvaluator::Feature::read(const class cv::FileNode &,const class cv::Size_<int> &)'
> Invalid HAAR feature (expected: 'rw.r.x < W'), where
>     'rw.r.x' is 32
> must be less than
>     'W' is 16


The above exception was the direct cause of the following exception:

Traceback (most recent call last):
  File "C:\Users\nenad\OneDrive\Desktop\open cv slika\Tablice\tablica.py", line 14, in <module>
    plates_cascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_licence_plate_rus_16stages.xml')
SystemError: <class 'cv2.CascadeClassifier'> returned a result with an error set

我不认为问题是因为这些 haar 级联有俄罗斯车牌，我在网上看过所有俄罗斯车牌，俄罗斯车牌看起来与其他车牌相似。 这是我写的代码：

# Standard imports

import cv2
import numpy as np

# Read image
img = cv2.imread("slika2.jpg", 1)
gray = cv2.cvtColor(img, 0)
cv2.imshow('img', gray)
cv2.waitKey(0)

#read haarcascade
#plates_cascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_russian_plate_number.xml') #does not give me error, but result is not correct
plates_cascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_licence_plate_rus_16stages.xml') #gives me error

plates = plates_cascade.detectMultiScale(gray, 1.2, 4)


for (x,y,w,h) in plates:

    #detect plate with rectangle
    #rec. start point (x,y), rec. end point (x+w, y+h), blue color(255,0,0), line width 1

    plates_rec = cv2.rectangle(img, (x,y), (x+w, y+h), (0,255,0), 1)        
    #cv2.putText(plates_rec, 'Text', (x, y-3), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (0,255,0), 1)

    gray_plates = gray[y:y+h, x:x+w]
    color_plates = img[y:y+h, x:x+w]

    #cv2.imshow('img', gray_plates)
    #cv2.waitKey(0)

    height, width, chanel = gray_plates.shape
    print(height, width)

cv2.imshow('img', img)
cv2.waitKey(0)
print('Number of detected licence plates:', len(plates))

有什么建议可以改进我的代码并解决这个问题吗？ 另外，如果您能告诉我如何创建自己的 haar 级联，我已经查看了整个网络，但找不到任何可行的解决方案。

Answer 1

尝试安装不同版本的 OpenCV，然后运行它。 3.4.4 版对我有用。

Answer 2

尝试从创建此文件的来源下载（不要将其复制并粘贴到新创建的文件中）XML 文件。然后放到你原来的python文件所在的目录下。

例如当我使用 frontalEyes.xml 时，它会给出以下错误

Invalid HAAR feature (expected: 'rw.r.x + rw.r.width <= W'), where 
>     'rw.r.x + rw.r.width' is 22
> must be less than or equal to
>     'W' is 16

当我打开这个 xml 文件时，我得到了原始文件的链接，就像在这种情况下我得到了http://www-personal.umich.edu/~shameem/haarcascade_eye.xml，然后我下载了这个文件并将它放在主项目目录中。

现在它可以正常工作了。

Answer 3

发生错误是因为在 *.xml 权重文件的开​​头，指定了大小。类似的东西，（在非注释行的开头）

<size> H W </size>

现在，如果您阅读了错误，那么现在该做什么相当直观，只需将 W 的值（对于您的情况，因为您的宽度有错误）更改为 32 或更高，（我不是真的如果您随机设置高值，请注意影响，性能明智，但它肯定不会给出任何错误，因此最好保持低至 32）。 这是一个快速破解，虽然它没有解释为什么在创建 *.xml 文件期间会发生这种大小差异

Answer 4

你需要替换这一行： plates_cascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_licence_plate_rus_16stages.xml') 有了这个： plat_detector = cv2.CascadeClassifier(cv2.data.haarcascades + "haarcascade_russian_plate_number.xml")

Answer 5

转到 haar casecade .xml 文件并更改大小的值。

<size> H W </size>

Answer 6

仅将opencv version 更改为任何旧版本。它会起作用的。