lpdr

Détecteur et reconnaissance de la plaque d'immatriculation (LPDR)

✔️ Code bas

✔️ évolutif

✔️ Facile à modifier

✔️ Indépendable

Extracteur de plaque d'immatriculation avec reconnaissance de caractère optique.

▶ ️ Si vous voulez comprendre tous les processus sous-jacents, veuillez lire mon article dessus. ◀ ️

Comment ça marche

Installation

Utilisez le Package Manager PIP pour installer LPDR.

pip install lpdr

ou

Recommandé : Clone ce dépôt pour l'utilisation directe du LPDR.

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

Avertissement! Testé sur Python 3.7.4

Usage

Cas 1: LPDR comme module

 import lpdr 

Si vous souhaitez seulement extraire la plaque d'immatriculation d'une image.

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

Si vous souhaitez obtenir des numéros de plaque d'immatriculation à partir d'une image.

 lpdr . LPR (). output # returns string

Cas 2 recommandé : LPDR en microservice

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

où:

• -H , --help afficher ce message d'aide et quitter
• -C Capture , - Capture Capture capture l'image de la caméra après l'exécution (0/1 ou true / false), false par défaut
• -i image_path , --image_path image_path définit le chemin d'entrée / sortie pour l'image (chemin relatif ou absolu vers l'image) 'image.png' ou 'image.jpg' par défaut

Exemple d'utilisation de la CLI:

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.

Pourquoi est-il préférable d'utiliser des choix recommandés?

Vous devrez peut-être personnaliser les paramètres pour des tâches plus spécifiées, en tant que package Python, vous auriez d'abord besoin de trouver le chemin du package.

Voici les options disponibles, vous pouvez les modifier comme vous le souhaitez.:

• Ajoutez un utilitaire Tesseract pour Windows (chemin absolu vers Tesseract.exe), il provoque parfois les problèmes sur les machines Windows si vous ne l'ajoutez pas.
• Par défaut pour argParser (capture / image_path)
• Source de la caméra d'entrée
• Largeur de l'image à capturer
• Hauteur de l'image à capturer
• WPOD-net Path (ou différent si vous avez des fichiers .h5 et .json après la formation)
• Seuil iou
• Confiance si l'objet détecté est une plaque d'immatriculation
• Paramètre de normalisation alpha
• Confiance avec paramètres de dimensionnement des plaques
• Fonction de perte
• Socle
• PSM

Avertissement! Selon la version TensorFlow, il pourrait y avoir des problèmes avec Keras. Mettez à niveau TF à 2,0 ou plus si vous le pouvez.

Contributif

Les demandes de traction sont les bienvenues. Pour les changements majeurs, veuillez d'abord ouvrir un problème pour discuter de ce que vous souhaitez changer.

Veuillez vous assurer de mettre à jour les tests le cas échéant.

Références

Détection de la plaque d'immatriculation ECCV 2018 PAPIER Sergio Montazzolli Silva, Claudio Rosito Jung

Alpr pour les scénarios sans contrainte

Reconnaissance des caractères optiques par Open Source OCR Tool Tesseract: A Case Study Chirag Patel, Atul Patel, PhD, Dharmendra Patel

Un aperçu du moteur Tesseract OCR Ray Smith, Google Inc.

Emballage pour le moteur Tesseract-OCR de Google.

Auteur

• Wiktor Jakub Maj

Si vous utilisez LPDR dans votre travail, veuillez citer mon 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)}
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