Как распознать лицензию/номерной знак транспортного средства (ANPR) на изображении?

У меня есть веб-сайт, который позволяет пользователям загружать изображения автомобилей, и я хотел бы установить фильтр конфиденциальности, чтобы обнаружить регистрационные знаки на автомобиле и размыть их.

Размытие не является проблемой, но есть ли библиотека или компонент (предпочтительный вариант с открытым исходным кодом), который поможет найти лицензию на фотографии?

Предостережение;

Я знаю, что нет ничего совершенного, и распознавание изображений этого типа обеспечит ложные положительные и отрицательные стороны.
Я ценю, что мы могли бы попросить пользователя выбрать область для размытия, и мы тоже это сделаем, но вопрос заключается в том, чтобы найти эти данные программно; поэтому ответы, такие как "получить человека для проверки каждого изображения", не помогают.
Этот программный метод называется "Автоматическое распознавание номерных знаков" в Великобритании, но я не вижу никаких его реализаций в качестве библиотек.
Любой язык отличный, хотя .Net является предпочтительным.

Ответ 1

Я закодировал версию С# на основе JAVA ANPR, но я изменил функции библиотеки awt с помощью OpenCV. Вы можете проверить его на http://anprmx.codeplex.com

Ответ 2

EDIT. Я написал Python script для этого.

Поскольку ваша цель - размытие (для защиты конфиденциальности), вам в первую очередь нужен высокий recall детектор. Вот как это сделать. Введенные подсказки кода используют OpenCV с Python.

Преобразовать в оттенки серого.

Применить гауссовское размытие.

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

Пусть входное изображение будет следующим.

Применить фильтр Sobel для определения вертикальных краев.
Порог результирующего изображения с использованием строгого порога или бинаризации OTSU.
```
cv2.Sobel(image, -1, 1, 0)
cv2.threshold() 
```
Применить операцию морфологического закрытия с использованием подходящего структурирующего элемента. (Я использовал 16x4 как структурирующий элемент)
```
se = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT,(16,4))
cv2.morphologyEx(image, cv2.MORPH_CLOSE, se)  
```

Результирующее изображение после шага 5.

Найдите внешние контуры этого изображения.
```
cv2.findContours(image, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_NONE) 
```
Для каждого контура найдите minAreaRect(), ограничивающий его.
Выберите прямоугольники на основе соотношения сторон, минимальной и максимальной площади и угла с горизонтали. (Я использовал 2,2 <= Соотношение сторон <= 8, 500 <= Площадь <= 15000 и угол <= 45 градусов).

Все minAreaRect() показаны оранжевым цветом, а значение, которое соответствует нашим критериям, зеленое.

После этого шага могут быть ложные срабатывания, чтобы фильтровать его, использовать плотность края. Edge Density определяется как количество белых пикселей/общее количество пикселей в прямоугольнике. Установите порог плотности краев. (Я использовал 0.5)

Размытие обнаруженных областей.

Вы можете применить другие фильтры, которые вы считаете подходящими для увеличения количества напоминаний и точности. Обнаружение также можно обучить с использованием HOG + SVM для повышения точности.

Ответ 3

В GitHub есть новая библиотека с открытым исходным кодом, которая делает ANPR для американских и европейских тарелок. Он выглядит довольно аккуратно, и он должен делать именно то, что вам нужно (узнайте области пластин). Вот проект GitHub: https://github.com/openalpr/openalpr

Ответ 4

Я столкнулся с этим, написанным в java javaANPR. Я также ищу библиотеку С#.

Мне нужна система, где я могу указать видеокамеру на некоторых парусных лодках, все из которых имеют на них большие идентификационные номера, и пусть они идентифицируют лодки и отправляют твит, когда они проплывают мимо видеокамеры.

Ответ 5

Я пару лет назад проделал несколько попыток. Есть довольно много статей по этой теме, но я никогда не нашел конкретной реализации с открытым исходным кодом. Есть множество коммерческих реализаций, хотя ни одна из них не имеет ценовой котировки, поэтому они, вероятно, довольно дороги.

Ответ 6

попробуйте эту систему автоматического распознавания номерных знаков

http://opos.codeplex.com/

Открытый исходный код и написанный с помощью С#

Ответ 7

Посмотрите Java ANPR. Бесплатное распознавание номерных знаков...

Ответ 8

Да Я использую gocr at http://jocr.sourceforge.net/ свое приложение командной строки, которое вы можете выполнить из своего приложения. Я использую его в нескольких моих приложениях.

Ответ 9

Высокопроизводительная библиотека ANPR - http://www.dtksoft.com/dtkanpr.php. Это коммерчески, но они предоставляют пробный ключ.

Ответ 10

http://licenseplate.sourceforge.net Python (я его не тестировал)

Ответ 11

Возможно, это работает, глядя на программное обеспечение Recoqnition для персонажа, поскольку там есть много библиотек, которые выполняют одно и то же. Я читаю изображение и сохраняю его. Офис Micrsoft может читать файлы tiff и возвращать буквенно-цифровые символы

Ответ 12

Ans: Механизм программного обеспечения CARMEN FreeFlow ANPR (Commerical)