lpdr

Nummernschilddetektor & Erkenner (LPDR)

✔️ niedriger Code

✔️ skalierbar

✔️ Einfach zu ändern

✔️ unabhängig

Nummernschild -Extraktor mit optischer Charaktererkennung.

▶ ️ Wenn Sie alle zugrunde liegenden Prozesse verstehen möchten, lesen Sie bitte mein Papier darüber. ◀ ️

Wie es funktioniert

Installation

Verwenden Sie das Paket -Manager -PIP, um LPDR zu installieren.

pip install lpdr

oder

Empfohlen : Klonen Sie dieses Repo für die direkte LPDR -Verwendung.

git clone https://github.com/szachovy/lpdr.git

Warnung! Getestet auf Python 3.7.4

Verwendung

Fall 1: LPDR als Modul

 import lpdr 

Wenn Sie nur das Kennzeichen aus einem Bild extrahieren möchten.

 lpdr . LPD (). Y # returns numpy.ndarray 

Wenn Sie Kennzeichen von einem Bild erhalten möchten.

 lpdr . LPR (). output # returns string

Fall 2 Empfohlen : LPDR als Microservice

 # in main directory
python lpdr/lpdr.py [-h] [-c CAPTURE] [-i IMAGE_PATH] # returns stdout/stderr

Wo:

• -h , -HELP Zeigen Sie diese Hilfsnachricht an und beenden Sie
• -C Capture , -Capture Capture erfasst das Bild von der Kamera nach dem Auslauf (0/1 oder True/False), standardmäßig falsch falsch
• -i Image_Path , --image_Path Image_Path Definiert Eingabe-/Ausgabempfade für Bild (relativer oder absoluter Pfad zum Bild) 'Image.png' oder 'Image.jpg' standardmäßig

Beispiel für die CLI -Verwendung:

python lpdr/lpdr.py -c True -i image.png
# captures the picture from a given
# optical source and saves it as image.png for lpdr program execution operations.

Warum ist es besser, empfohlene Entscheidungen zu verwenden?

Möglicherweise müssen Sie die Einstellungen für bestimmtere Aufgaben personalisieren. Als Python -Paket müssen Sie zunächst den Paketpfad finden.

Hier sind die verfügbaren Optionen. Sie können sie nach Belieben ändern.::

• Fügen Sie Tesseract Utility für Windows hinzu (absoluter Pfad zu Tesseract.exe), es verursacht manchmal die Probleme auf Windows -Maschinen, wenn Sie es nicht hinzufügen.
• Standardeinstellungen für ArgParser (Capture / Image_Path)
• Eingabekameraquelle
• Breite des Bildes zu erfassen
• Höhe des Bildes erfasst werden
• WPOD-NET-Pfad (oder anders, wenn Sie nach dem Training .h5- und .json-Dateien haben)
• IOU -Schwelle
• Vertrauen, wenn das erkannte Objekt ein Kennzeichen ist
• Alpha -Normalisierungsparameter
• Vertrauen mit Plattengrößenparametern
• Verlustfunktion
• OEM
• PSM

Warnung! Abhängig von der TensorFlow -Version gibt es möglicherweise einige Probleme mit Keras. Aktualisieren Sie TF auf 2.0 oder höher, wenn Sie können.

Beitragen

Pull -Anfragen sind willkommen. Für wichtige Änderungen öffnen Sie zuerst ein Problem, um zu besprechen, was Sie ändern möchten.

Bitte stellen Sie sicher, dass Sie die Tests gegebenenfalls aktualisieren.

Referenzen

Nummernschilddetektion ECCV 2018 Papier Sergio Montazzolli Silva, Claudio Rosito Jung

ALPR für nicht eingeschränkte Szenarische

OPTISCHE Charaktererkennung durch Open Source OCR Tool Tesseract: Eine Fallstudie Chirag Patel, Atul Patel, PhD, Dharmendra Patel

Ein Überblick über den Tesseract OCR Engine Ray Smith, Google Inc.

Wrapper für Googles Tesseract-OCR-Motor.

Autor

• Wiktor Jakub Maj

Wenn Sie LPDR in Ihrer Arbeit verwenden, zitieren Sie bitte mein Papier!

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author = {Maj, Wiktor},
year = {2020},
month = {09},
pages = {1-13},
title = {Matrix operations on License Plate Detector and Recognizer (LPDR)}
}

Lizenz

MIT