欢迎您访问程序员文章站本站旨在为大家提供分享程序员计算机编程知识!
您现在的位置是: 首页

【百度大脑新品体验】车牌号识别

程序员文章站 2022-07-12 20:47:09
...

【百度大脑新品体验】车牌号识别
作者:才能我浪费99

1.功能描述:

支持对*机动车车牌的识别,包括地域编号和车牌号

2.平台接入

具体接入方式比较简单,可以参考我的另一个帖子,这里就不重复了:
http://ai.baidu.com/forum/topic/show/943327

3.调用攻略(Python3)及评测

3.1首先认证授权:

在开始调用任何API之前需要先进行认证授权,具体的说明请参考:

http://ai.baidu.com/docs#/Auth/top

具体Python3代码如下:

-- coding: utf-8 --

#!/usr/bin/env python

import urllib
import base64
import json
#client_id 为官网获取的AK, client_secret 为官网获取的SK
client_id =【百度云应用的AK】
client_secret =【百度云应用的SK】

#获取token
def get_token():
host = ‘https://aip.baidubce.com/oauth/2.0/token?grant_type=client_credentials&client_id=’ + client_id + ‘&client_secret=’ + client_secret
request = urllib.request.Request(host)
request.add_header(‘Content-Type’, ‘application/json; charset=UTF-8’)
response = urllib.request.urlopen(request)
token_content = response.read()
if token_content:
token_info = json.loads(token_content)
token_key = token_info[‘access_token’]
return token_key

3.2车牌号识别分析接口调用:

详细说明请参考: https://ai.baidu.com/docs#/OCR-API/5116ac95

说明的比较清晰,这里就不重复了。

大家需要注意的是:
API访问URL:https://aip.baidubce.com/rest/2.0/ocr/v1/license_plate
图像数据,base64编码后进行urlencode,要求base64编码和urlencode后大小不超过4M,最短边至少15px,最长边最大4096px,支持jpg/jpeg/png/bmp格式

Python3调用代码如下:

#画出车牌识别结果
def draw_plate(draw,plate):
i=0
for point in plate[‘vertexes_location’]:
if i==0:
start_x=point[‘x’]
start_y=point[‘y’]
origin_x=point[‘x’]
origin_y=point[‘y’]
#draw.text((start_x,start_y), plate[‘number’] ,plate[‘color’])
else:
draw.line((start_x, start_y, point[‘x’], point[‘y’]), ‘red’)
start_x=point[‘x’]
start_y=point[‘y’]
i=i+1
draw.line((start_x, start_y, origin_x, origin_y), ‘red’)
return draw

def draw_plates(originfilename,plates,resultfilename,multi_detect):
from PIL import Image, ImageDraw

image_origin = Image.open(originfilename)
draw =ImageDraw.Draw(image_origin)
if multi_detect=='false':
    #print (plate)
    draw_plate(draw,plates)
else:
    for plate in plates:
        #print (plate)
        draw_plate(draw,plate)
    
#draw.line((0,0) +Image1.size, fill=128)
#image_origin.show()
image_origin.save(resultfilename, "JPEG")

#车牌号
#filename:图片名(本地存储包括路径),
#multi_detect是否检测多张车牌,默认为false,当置为true的时候可以对一张图片内的多张车牌进行识别
def license_plate(filename,resultfilename,multi_detect=‘false’):
request_url = “https://aip.baidubce.com/rest/2.0/ocr/v1/license_plate”

# 二进制方式打开图片文件
f = open(filename, 'rb')
img = base64.b64encode(f.read())

params = dict()
params['image'] = img
params['multi_detect'] = multi_detect
params = urllib.parse.urlencode(params).encode("utf-8")

access_token = get_token()

begin = time.perf_counter()
request_url = request_url + "?access_token=" + access_token
request = urllib.request.Request(url=request_url, data=params)
request.add_header('Content-Type', 'application/x-www-form-urlencoded')
response = urllib.request.urlopen(request)
content = response.read()
end = time.perf_counter()

print('处理时长:'+'%.2f'%(end-begin)+'秒')

if content:
    #print(content)
    content=content.decode('utf-8')
    #print(content)
    data = json.loads(content)
    #print(data)

    words_result=data['words_result']
    if multi_detect=='false':
        print ('颜色',':',words_result['color'])
        print ('车牌号',':',words_result['number'])
    else:
        for item in words_result:
            print ('颜色',':',item['color'])
            print ('车牌号',':',item['number'])
            print ('-------------')
            print(item['vertexes_location'])
            
    draw_plates(filename,words_result,resultfilename,multi_detect)    

license_plate(’…/img/plate3.jpg’,’…/img/plate3_draw.jpg’,‘false’)

4.功能评测:
选用不同的数据对效果进行测试,具体效果如下(以下例子均来自网上):

蓝牌:
【百度大脑新品体验】车牌号识别
【百度大脑新品体验】车牌号识别

处理时长:2.52秒
颜色 : blue
车牌号 : 陕K75555

绿牌:
【百度大脑新品体验】车牌号识别
【百度大脑新品体验】车牌号识别

处理时长:1.44秒
颜色 : green
车牌号 : 冀FF01717

多张:
【百度大脑新品体验】车牌号识别
【百度大脑新品体验】车牌号识别

处理时长:0.94秒
颜色 : blue
车牌号 : 京NB2012

[{‘y’: 106, ‘x’: 26}, {‘y’: 135, ‘x’: 352}, {‘y’: 244, ‘x’: 345}, {‘y’: 216, ‘x’: 20}]
颜色 : blue
车牌号 : 京NB2013

[{‘y’: 367, ‘x’: 20}, {‘y’: 367, ‘x’: 371}, {‘y’: 473, ‘x’: 370}, {‘y’: 473, ‘x’: 20}]

5.测试结论和建议

测试下来,整体识别效果不错。对于车牌号有较强的识别能力,效果很好,速度也很快。可以广泛的应用于:
停车场闸机识别:在停车场的闸机上使用车牌识别,自动识别车牌号码实现无卡、无人的停车场管理,方便快捷
道路违章检测:在交通道路上的摄像头中加入车牌识别结合违章判断,对违章的车辆号码进行自动识别,实现自动化的违章审计

等领域,对于提高工作效率会有很大的帮助。