如何从图像中识别车辆牌照/车牌 (ANPR)？ [关闭]答案

【问题标题】：How to recognize vehicle license / number plate (ANPR) from an image? [closed]如何从图像中识别车辆牌照/车牌 (ANPR)？ [关闭]
【发布时间】：2010-11-02 03:43:56
【问题描述】：

我有一个允许用户上传汽车图像的网站，我想设置一个隐私过滤器来检测车辆上的牌照并对其进行模糊处理。

模糊不是问题，但是否有库或组件（首选开源）可以帮助在照片中找到许可证？

注意事项；

我知道没有什么是完美的，这种类型的图像识别会提供误报和误报。
我很感激我们可以要求用户选择要模糊的区域，我们也会这样做，但问题是关于以编程方式查找该数据；因此，诸如“找人检查每张图片”之类的答案没有帮助。
这种软件方法在英国被称为“自动车牌识别”，但我看不到它作为库的任何实现。
尽管首选 .Net，但任何语言都很棒。

【问题讨论】：

你也可以试试 SimpleLPR warelogic.com
任何网络服务可以做到这一点？发送图片当然是数据密集型的，但可以在发送前调整它们的大小并设置为灰度。

标签： image ocr computer-vision anpr

【解决方案1】：

编辑：我为此写了Python script。

由于您的目标模糊（为了保护隐私），您基本上需要一个高 recall 检测器作为第一步。以下是如何去做。包含的代码提示将 OpenCV 与 Python 结合使用。

转换为灰度。

应用高斯模糊。

img = cv2.imread('input.jpg',1)
img_gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
img_gray = cv2.GaussianBlur(img_gray, (5,5), 0)

让输入图像如下。

应用 Sobel 滤波器检测垂直边缘。
使用严格阈值或 OTSU 的二值化对结果图像进行阈值化。
```
cv2.Sobel(image, -1, 1, 0)
cv2.threshold() 
```

使用合适的结构元素应用形态闭合运算。（我使用 16x4 作为结构元素）

se = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT,(16,4))
cv2.morphologyEx(image, cv2.MORPH_CLOSE, se)

第 5 步后的结果图像。

查找此图像的外部轮廓。

cv2.findContours(image, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_NONE)

对于每个轮廓，找到包围它的minAreaRect()。
根据纵横比、最小和最大面积以及与水平线的角度选择矩形。（我使用了 2.2

所有minAreaRect()s 都以橙色显示，满足我们标准的则以绿色显示。

此步骤后可能会出现误报，要过滤它，请使用边缘密度。边缘密度定义为矩形中的白色像素数/总像素数。设置边缘密度的阈值。（我用的是 0.5）

模糊检测到的区域。

您可以应用您认为合适的其他过滤器来提高召回率和准确率。也可以使用 HOG+SVM 训练检测以提高精度。

【讨论】：

这是一项伟大的工作，pyANPD.py 库可以很好地检测区域，但是您能否为我们非 Python 用户提供一个关于如何模糊它们的指针？

【解决方案2】：

我编写了一个基于 JAVA ANPR 的 C# 版本，但我用 OpenCV 更改了 awt 库函数。你可以在http://anprmx.codeplex.com查看它

【讨论】：

我必须说，这非常令人印象深刻。干得好。
尝试在 x64 机器上使用它并很快发现自己陷入了 DLL 地狱。它应该与 OpenCvSharp x64 一起使用吗？

【解决方案3】：

GitHub 上有一个新的开源库，可为美国和欧洲车牌执行 ANPR。它看起来非常准确，它应该完全符合您的需要（识别板块区域）。这是 GitHub 项目： https://github.com/openalpr/openalpr

【讨论】：

这个不错！

【解决方案4】：

我遇到了这个用java写的javaANPR，我也在找一个c#库。

我想要一个系统，我可以将摄像机对准一些帆船，所有这些帆船上都有可识别的大数字，并让它识别船只并在它们驶过摄像机时发送推文。

【讨论】：

我已经转换了几个类，但这需要一些时间。
逐行转换从来都不是有趣或快速的。
@Ryan 你完成转换了吗？
对不起，没有。似乎很受欢迎，但仍然下雪。
这看起来不错...如果您想在 .NET 上进行这项工作，您可以使用 IKVM 或者只是简单地将其抽象到 Web 服务后面...

【解决方案5】：

几个月前，我在谷歌上搜索过。关于这个话题有quite a few papers，但我从来没有找到任何具体的开源实现。虽然有a lot of commercial implementations，但它们都没有报价，所以它们可能相当昂贵。

【讨论】：

谢谢，我一定是在谷歌失明之前没有看到研究论文。我去看看。
我决定将其标记为答案，因为虽然它没有提供开源解决方案，但它给了我足够的帮助。
如果您找到或创建了开源解决方案，请告诉我们！
licenseplate.sourceforge.net没有测试过
@Somatik：你能回答吗？

【解决方案6】：

试试这个简单的自动车牌识别系统

http://opos.codeplex.com/

开源并用 C# 编写

【讨论】：

【解决方案7】：

看看Java ANPR。免费车牌识别...

【讨论】：

【解决方案8】：

是的，我在http://jocr.sourceforge.net/ 使用 gocr，它是一个命令行应用程序，您可以从您的应用程序中执行它。我在几个应用程序中使用它。

【讨论】：

【解决方案9】：

高性能 ANPR 库 - http://www.dtksoft.com/dtkanpr.php。这是商业用途，但它们提供试用密钥。

【讨论】：

我测试了这个库并与 OpenALPR 进行了比较。离它不远！从我的库中要测试的 15 张图像中，OpenALPR 检测到 6 张，这个检测到 0 张。我想这个库非常依赖于相机的位置和光照条件。

【解决方案10】：

http://licenseplate.sourceforge.netPython（我没测试过）

【讨论】：

【解决方案11】：

查看字符识别软件可能会起作用，因为那里有许多库可以执行相同的操作。我读取图像并存储它。 Micrsoft office 能够读取 tiff 文件并返回字母数字

【讨论】：

【解决方案12】：

模糊不是问题，但是否有库或组件（首选开源）可以帮助在照片中找到许可证？

Ans：The CARMEN FreeFlow ANPR Software engine（商业）

【讨论】：

您确定“CARMEN FreeFlow ANPR 软件引擎”是开源的吗？
看起来不错，但我被宣传语吓跑了（“软件受硬件加密狗保护，具有不同类型的接口（USB 2.0、PCI 2.1、PCIe (x1)）”）。我不知道他们希望人们如何在托管环境中使用他们的软件，尤其是在虚拟化开始时。
如果你打算卖掉你赚到的钱，可以把它当作一项投资。如果你认真的话，你可以随时与供应商交谈，为你提供一个非加密的解决方案。上面提到的库有您可以调用的 C# 包装器等...
有人告诉我，基本许可证的价格约为 500 美元。理想大小是每个字符 16 像素高度。
USB 加密狗在虚拟环境中不是问题。您只需要一个导出 USB 端口的简单硬件服务器（一个 Raspberry Pi 即可）。有几个产品可以做到这一点，我使用了 ftusbnet，效果很好。