如何做解析网站,企业管理网站建设,跨境电商平台都有哪些,湖南刚刚发生的大事件目录 前言总体设计系统整体结构图系统流程图 运行环境Python 环境OpenCV环境Android环境1. 开发软件和开发包2. JDK设置3. NDK设置 模块实现1. 数据预处理2. 模型训练1#xff09;训练级联分类器2#xff09;训练无分割车牌字符识别模型 3. APP构建1#xff09;导入OpenCV库… 目录 前言总体设计系统整体结构图系统流程图 运行环境Python 环境OpenCV环境Android环境1. 开发软件和开发包2. JDK设置3. NDK设置 模块实现1. 数据预处理2. 模型训练1训练级联分类器2训练无分割车牌字符识别模型 3. APP构建1导入OpenCV库2导入动态链接库so文件3引入Csupport、用CMake生成链接库 4. 导入训练好的模型5.注册内容提供器、声明SD卡访问权限6.配置Lite Pal数据库 系统测试1. 训练分数和损失可视化2. APP测试结果 工程源代码下载其它资料下载 前言
本项目基于CCPD数据集和LPRLicense Plate Recognition车牌识别模型结合深度学习和目标检测等先进技术构建了一个全面的车牌识别系统实现了从车牌检测到字符识别的端到端解决方案。
首先我们利用CCPD数据集其中包含大量的中文车牌图像用于模型的训练和验证。这个数据集的丰富性有助于模型更好地理解不同场景下的车牌特征。
接着我们引入LPR模型这是一种专门设计用于车牌识别的模型。通过深度学习技术LPR模型可以学习和识别不同类型的车牌无论是小轿车、卡车还是摩托车。
在模型设计中我们使用目标检测技术让模型能够自动定位和框选出图像中的车牌区域。这样系统可以在不同图像中准确地找到车牌并且不受不同角度、光照等因素的影响。
通过将车牌区域提取出来我们将其输入到LPR模型中进行字符识别。模型将车牌上的字符识别出来从而实现了完整的车牌识别功能。
综合上述技术本项目实现了一个端到端的车牌识别系统能够高效准确地检测和识别车牌无论是在不同的场景还是在各种环境下。这种系统在交通管理、安防监控等领域具有重要的应用价值。
总体设计
本部分包括系统整体结构图和系统流程图。
系统整体结构图
系统整体结构如图所示。
系统流程图
系统流程如图所示。 APP中应用的算法流程包括车牌粗定位、车牌精定位、快速倾斜矫正和无分割端到端字符识别的算法描述及流程如下图所示。 运行环境
本部分包括 Python 环境、OpenCV 环境和 Andriod 环境。
Python 环境
在清华TUNA开源镜像站https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/下载Miniconda 3.4.7.12版本根据自己的操作系统选择相应的版本。
在开始菜单中打开Anaconda Prompt ( miniconda3),进入命令行终端并输入以下命令:
conda create -n tensorflow python3.7#创建虛拟环境
conda install tensorflow-gpu #若没有独立GPU,可以选择安装CPU版本,去掉参数即可
conda install opencv-python3.4.6
conda install pandas
#conda默认安装TensorFlow的2.1.0 stable版本
#其他常见的数据科学库如numpy在创建虚拟环境时或者安装TensorFlow
#若未安装,可以自行用conda或pip命令安装OpenCV环境
进入OpenCV官网的release页面https://opencv.org/releases/中下载OpenCV 3.4.6 版本的Windows和Android两个包并解压。
Android环境
安装相应版本的开发软件操作如下
1. 开发软件和开发包
下载地址为https://developer.android.google.cn/studio/APP开发使用Android Studio3.5.3版本。
创建NewProject选择EmptyActivity-next在Name输入框输入项目名称Package name输入框中命名项目中java文件包名Save location中指定项目存储路径Language (语言)选择]avaMinimumAPllevel指定项目兼容的最低API版本设置后单击Finish按钮完成创建。
本项目的Package name命名为com.pcr.lpr。创建Project后需安装SDK Platforms和SDKTools。单击窗口右上方右起第2个图标安装。
SDK Platforms只选中Android 9.0 (Pie) 切换到SDK Tools选项卡选中下图中画圈选项即可。 2. JDK设置
若系统中未安装JDK可前往https://www.oracle.com/java/technologies/javase-downloads.html下载单击Android Studio单击下图界面右上方方框中的图标打开Project Structure并在JDK Location中填入JDK解压的文件夹路径。 3. NDK设置
在https://developer.android.google.cn/ndk/downloads/older_releases.html中下载Android-ndk-r14b版本NDK并解压。
打开Project Structure在弹出的窗口中设置NDK路径如图17-6所示。 模块实现
本项目包括3个模块数据预处理、模型训练、APP构建下面分别介绍各模块的功能及相关代码。
1. 数据预处理
从CCPD页面https://github.com/detectRecog/CCPD中下载数据集解压得到图片数据如图所示。 获取数据集之后进行预处理。依据数据集图片名称提供的信息对车牌进行裁剪文件名依据“_”进行分割第4组数据是图片中车牌的4个角点坐标第5组数据是7位车牌信息依据这两组数据可以得到分割后的车牌图片和车牌标签。
正样本和负样本的大小均为150X40用于Cascade级联分类器训练。负样本可以随意裁剪图片中没有车牌正样本用于训练无分割车牌字符识别。相关代码如下:
#裁剪车牌
import cv2
import hashlib
import os, sys
import pandas as pd
import numpy as np
if not os.path.exists(output):os.mkdir(output)
h 40
w 150
path rE:\ccpd_dataset\ccpd_base #数据集所在路径
filenames os.listdir(path)
fp open(pos_image.txt, w, encodingutf-8)
fn open(neg_image.txt, w, encodingutf-8)
#用于存储图片的每一位车牌信息
df pd.DataFrame(columns(pic_name, 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6))
#正样本分割图片中的车牌
count 0
#for img_name in filenames[0:40000]:
#为保证省份全覆盖采用全部数据而不是40000张
for img_name in filenames:#读取图片的完整名字image_path os.path.join(path, img_name)image cv2.imread(image_path#以“-”为分隔符将图片名切分其中iname[4]为车牌字符iname[2]为车牌坐标iname img_name.rsplit(/, 1)[-1].rsplit(., 1)[0].split(-)plateChar iname[4].split(_)#将文件名七位车牌写入dataframe中new_line [new_name, plateChar[0], plateChar[1], plateChar[2], plateChar[3],plateChar[4], plateChar[5], plateChar[6]]df.loc[count, :] new_line#crop车牌的左上角和右下角坐标[leftUp, rightDown] [[int(eel) for eel in el.split()]for el in iname[2].split(_)]#crop图片img image[leftUp[1]:rightDown[1], leftUp[0]:rightDown[0]]height, width, depth img.shape#将图片压缩成40*150计算压缩比imgScale h / height#(目标宽-实际宽)/2,分别向左、右拓宽所有除以2deltaD int((w / imgScale - width) / 2)#切割宽度向左平移保证补够250leftUp[0] leftUp[0] - deltaD#切割宽度向右平移保证补够250rightDown[0] rightDown[0] deltaD#如果向左平移为负坐标为0if (leftUp[0] 0):rightDown[0] rightDown[0] - leftUp[0]leftUp[0] 0#按照高/宽 40/150的比例切割,注意切割的结果不是40和250img image[leftUp[1]:rightDown[1], leftUp[0]:rightDown[0]]newimg cv2.resize(img, (w, h)) #resize成40*250new_name pic str(count 1).rjust(6, 0)cv2.imwrite(../output/pos/ new_name .jpg, newimg)#将图片信息写入.txt文件中fp.write(pos/new_name .jpg1 0 0 150 40 plateChar \n)count 1
df.to_csv(./pos.csv)
fp.close()
#负样本图片中没有车牌
count 0
for img_name in filenames[400000:80000]:#补充完整图片路径image_path os.path.join(path, img_name)image cv2.imread(image_path)#裁剪不含车牌的区域new_img image[0:40, 0:150]new_name pic str(count 40001).rjust(6, 0)cv2.imwrite(../output/neg/ new_name .jpg, new_img)#将图片信息写入.txt文件中fn.write(neg/ new_name .jpg \n)count 1
fn.close()裁剪得到的正样本如下图所示。 裁剪得到的负样本如下图所示。 2. 模型训练
级联分类器和无分割车牌字符的卷积神经网络模型的训练具体过程如下。
1训练级联分类器
得到正样本和负样本后在终端中切换到之前下载OpenCV的解压目录中\build\x64\vc15\bin\的目录。以D:\opencv\为例:
cd D:\opencv\build\x64\vc15\bin\在终端中执行如下命令其中-info填入正样本.txt文件的路径-bg填入负样本.txt文件的路径-num根据上一步分割得到的正样本数量修改-W、-h分别为样本图片的宽和高所有样本图片的宽高必须一致故此处填入上一步裁剪车牌设置的样本宽高。
opencv_createsamples.exe -vec pos.vec -info pos_image.txt -bg neg_image.txt -w 150 -h 40 -num 40000执行完毕后生成pos.vec文件接着在终端中执行如下命令:
opencv_traincascade.exe -data xml -vec pos.vec -bg neg_image.txt -numPos 40000 -numNeg 80000 -numStages 15 -precalcValBufSize 5000 -precalcIdxBufSize 5000 -w 150 -h 40 -maxWeakCount 200 -mode ALL -minHitRate 0.990 -maxFalseAlarmRate 0.20其中-vec填入上一步生成的pos.vec文件路径-bg填入负样本.txt文件路径-numPos和 -numNeg根据上一步分割得到的正样本数量修改其他参数按命令提供的参数即可。
上述命令执行完毕后会在样本目录下得到训练好的cascade.xml的级联分类器文件。
2训练无分割车牌字符识别模型
无分割车牌字符识别使用卷积神经网络实现相关代码如下
import numpy as np
import pandas as pd
import pickle
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.layers import Dense, Conv2D, Flatten, MaxPooling2D
from tensorflow.keras.models import Model, Sequential
from tensorflow.keras.callbacks import TensorBoard
BATCH_SIZE 64
def process_info(img_info):#处理每条csv中的信息返回图片名称和one-hot后的标签img_path img_info[0]label np.zeros([238]) #7*34for i in range(7):index int(img_info[i 1])label[i * 34 index] float(1)return (img_path, label)
def parse_function(filename, label):#返回归一化后的解码图片矩阵和标签矩阵#读取文件image_string tf.io.read_file(filename)#解码image_decoded tf.image.decode_jpeg(image_string, channels3)#变型image_resized tf.image.resize(image_decoded, [150, 40])#归一化image_normalized image_resized / 255.0return image_normalized, label
def create_dataset(filenames, labels):#创建数据集管道#补充完整的图片路径filenames D:/DL ML/output/pos/ filenames#从张量切片创建自定义数据集dataset tf.data.Dataset.from_tensor_slices((filenames, labels))#并行处理dataset dataset.map(parse_function,num_parallel_callstf.data.experimental.AUTOTUNE)#数据集分批dataset dataset.batch(BATCH_SIZE)#在训练时预先加载数据dataset dataset.prefetch(buffer_sizetf.data.experimental.AUTOTUNE)return dataset
def macro_f1(y, y_hat, thresh0.5):#计算一个批次的宏f1分数返回宏f1分数y_pred tf.cast(tf.greater(y_hat, thresh), tf.float32)tp tf.cast(tf.math.count_nonzero(y_pred * y, axis0), tf.float32)fp tf.cast(tf.math.count_nonzero(y_pred * (1 - y), axis0), tf.float32)fn tf.cast(tf.math.count_nonzero((1 - y_pred) * y, axis0), tf.float32)f1 2 * tp / (2 * tp fn fp 1e-16)macro_f1 tf.reduce_mean(f1)return macro_f1
def myModel():#自定义模型
model Sequential()
#两层卷积一层池化model.add(Conv2D(64,(3,3),paddingsame, activationrelu,input_shape[150, 40, 3]))model.add(Conv2D(64, (3, 3), paddingsame, activationrelu))model.add(MaxPooling2D())
#两层卷积一层池化model.add(Conv2D(128, (3, 3), paddingsame, activationrelu))model.add(Conv2D(128, (3, 3), paddingsame, activationrelu))model.add(MaxPooling2D())
#两层卷积一层池化model.add(Conv2D(256, (3, 3), paddingsame, activationrelu))model.add(Conv2D(256, (3, 3), paddingsame, activationrelu))model.add(Conv2D(256, (3, 3), paddingsame, activationrelu))model.add(MaxPooling2D())#全连接层model.add(Flatten())model.add(Dense(1024, activationrelu))model.add(Dense(512, activationrelu))model.add(Dense(238, activationsigmoid))return model
if __name__ __main__:#读取数据以及预处理img_info pd.read_csv(rD:\DL ML\output\pos.csv)train_pic_name img_info.pic_nametrain_label np.zeros([len(img_info), 238])for i in range(len(img_info)):_, train_label[i, ] process_info(img_info.loc[i])#创建网络model myModel()model.compile(lossbinary_crossentropy,optimizeradam,metrics[macro_f1])train_ds create_dataset(train_pic_name, train_label)#调用tensorboardtbTensorBoard(log_dirlogs)#训练网络model.fit(train_ds, epochs30, callbacks[tb])#保存模型model.save(segmention_free.h5)训练完成后在代码文件所在目录下得到segmention_free.h5模型文件。
3. APP构建
APP构建相关步骤如下。
1导入OpenCV库
在Android Studiot左侧Project栏 , myApplicationk处右击→New→Module创建新模块。单击ImportEclipseADTProject选择sdk/java目录单击next按钮完成导入。在界面左侧Project区打开openCVLibrary346\src\main\AndroidManifest.xml删除下图方框中的文字。 在左侧Project区打开新引入的Module\build.gradle修改compileSdkVersion和targetSdkVersion为28, 修改minSdkVersion为19。
在左侧Project区打开app\build.gradle , 在dependencies中添加下列语句:
implementation project(path::openCVLibrary346)2导入动态链接库so文件
在app\build.gradle的android{defaultConfig{}}中添加下列语句
ndk {abiFilters armeabi -v7a
}创建 app\src\main\jniLibs目录, 将OpenCV-android-sdk-3.4.6\sdk\native\libs下的armeabi-v7复制到jniLibs中。
3引入Csupport、用CMake生成链接库
在app\build.gradle的android{defaultConfig{}}中添加下列语句
externalNativeBuild{cmake{cppFlags - stdgnu11}
}创建app\src\main\jniLibs目录。在jniLibs下创建javaWrapper.cpp,引入jni.h和string.h,所有用native声明的java本地函数将在该文件中用C实现。
创建app\src\main\jniLibs\include目录所有.h文件包含在该目录下。创建app\src\main\jniLibs\src目录除javaWrapper.cpp外所有.cpp文件都包含在该目录下。在APP目录下新建File命名为CMakeLists.txt添加如下代码
cmake_minimum_required(VERSION 3.4.1)
include_directories(src/main/jni/include)
include_directories(src/main/jni)
aux_source_directory(src/main/jni SOURCE_FILES)
aux_source_directory(src/main/jni/src SOURCE_FILES_CORE)
list(APPEND SOURCE_FILES ${SOURCE_FILES_CORE})
#修改为自己的opencv-android-sdk的jni路径
set(OpenCV_DIR D:\\Android\\OpenCV-android-sdk-3.4.6\\sdk\\native\\jni)
#查找包
find_package(OpenCV REQUIRED)
#添加库
add_library( #设置库的名称lprSHARED${SOURCE_FILES})
find_library( #设置变量路径名称log-liblog)
#将找到的库链接给lpr库
target_link_libraries( #指定目标库lpr${OpenCV_LIBS}#将目标库链接到NDK中包含的日志库${log-lib})
#在app\build.gradle的android{ }中添加下列代码
externalNativeBuild {cmake {path CMakeLists.txt}
}4. 导入训练好的模型
创建目录app\src\main\assets\lpr,将训练好的模型复制到目录下。
5.注册内容提供器、声明SD卡访问权限
打开app\src\AndroidManifest.xml在application /application内添加下列代码:
providerandroid:nameandroidx.core.content.FileProviderandroid:authoritiescom.example.cameraalbumtest.fileproviderandroid:exportedfalseandroid:grantUriPermissionstruemeta-dataandroid:nameandroid.support.FILE_PROVIDER_PATHSandroid:resourcexml/file_paths /
/provider在app\src\res下创建目录xmlxml中创建file_paths.xml并修改代码
?xml version1.0 encodingutf-8?
paths xmlns:androidhttp://schemas.android.com/apk/res/android
external-pathnamemy_imagespath/
/pathsName属性可以随意设置path为空表示将整个SD卡进行共享也可修改为使用provider的文件地址。
打开app\src\AndroidManifest.xml在application /application外添加下列代码:
uses-permission android:nameandroid.permission.WRITE_EXTERNAL_STORAGE /6.配置Lite Pal数据库
打开app\build.gradle在dependencies内添加代码
implementation org.litepal.android:core:2.0.0在app\src\main\assets内创建Android Resource File安卓资源文件修改代码为
?xml version1.0 encodingutf-8?
litepaldbname valueCarStore/dbnameversion value1/versionlistmapping classcom.pcl.lpr.Cars//list
/litepal系统测试
本部分包含训练分数和损失可视化、APP测试结果。
1. 训练分数和损失可视化
无分割车牌字符识别模型训练完成后在终端中输入以下命令:
tensorboard --logdir logs # 其中--logdir填写logs目录的路径loss和macro_ f1score的曲线中横轴是训练迭代次数如图1和图2所示。 图1 训练loss可视化 图2 训练macro_f1分数可视化 采用HyperLPR提供训练好的模型识别准确率为95%~97%下载地址为https://github.com/zeusees/HyperLPR/tree/master。
2. APP测试结果
APP界面如下图所示。 单击主界面中的相机图标进入相机界面拍摄带车牌图片或单击主界面中的图片图标进入选择带车牌图片。单击右上方垃圾桶图标可删除已导入的图片单击SUBMIT按钮提交检测如下图所示。 图片识别结果如下图所示。 单击“结果”页面右上方图标可保存识别结果。保存的记录可单击“车牌识别”页面左上角图标查看如下图所示。 测试示例如图所示。 工程源代码下载
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