飞桨ocr+车牌识别

时间: 2023-11-19 19:04:16 浏览: 182
以下是使用飞桨OCR和车牌识别的示例代码: ```python import cv2 import paddlehub as hub # 加载OCR模型 ocr = hub.Module(name="chinese_ocr_db_crnn_server") # 加载车牌识别模型 license_plate = hub.Module(name="license_plate") # 读取图片 img = cv2.imread('test.jpg') # OCR识别 result = ocr.recognize_text(images=[img], visualization=True) # 车牌识别 license_result = license_plate.license_plate_detection(images=[img]) # 输出结果 print(result) print(license_result) ``` 上述代码中,我们首先使用飞桨OCR模型对图片进行文字识别,然后使用飞桨车牌识别模型对图片进行车牌识别。最后输出识别结果。
相关问题

用python在百度飞桨中编程实现车牌的识别

由于百度飞桨深度学习框架已经提供了车牌识别的预训练模型,因此我们可以使用该模型来实现车牌的识别。 首先,需要安装PaddlePaddle和PaddleOCR库。可以使用以下命令进行安装: ``` !pip install paddlepaddle -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple !pip install paddleocr -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple ``` 接下来,我们可以使用以下代码进行车牌识别: ```python import paddleocr # 初始化PaddleOCR ocr = paddleocr.OCR() # 读取图片 img_path = "test.jpg" img = paddleocr.read_iamge(img_path) # 进行车牌识别 result = ocr.ocr(img, det=True, rec=True, cls=True) # 输出识别结果 for line in result: for word in line: print(word[1]) ``` 其中,`test.jpg`是待识别的图片路径,`ocr.ocr()`函数会返回一个包含识别结果的列表,每个元素对应一行文字。 需要注意的是,该模型只能识别中文车牌,对于其他语种的车牌可能会出现识别错误的情况。如果需要识别其他语种的车牌,可以使用其他车牌识别模型或者训练自己的模型。

帮我用pyqt5写(3) 车牌定位模块 车牌定位模块主要通过识别按钮,从视频流中拉取一帧图像送入车牌检测模型进行检测,并将检测的boundingbox进行裁剪,保存。 (4) 车牌识别模块 车牌识别模块接收车牌定位模块输入的车牌信息的图片,并采用百度飞桨的OCR识别获得车牌信息。

以下是可能的PyQt5代码实现,包括车牌定位模块和车牌识别模块: ```python import sys import cv2 import numpy as np from PyQt5.QtWidgets import QApplication, QMainWindow, QLabel, QPushButton, QMessageBox, QFileDialog from PyQt5.QtGui import QImage, QPixmap from paddleocr import PaddleOCR class PlateDetectionWindow(QMainWindow): def __init__(self): super().__init__() # 初始化界面 self.setWindowTitle('车牌定位模块') self.setGeometry(100, 100, 800, 600) # 设置界面控件 self.label = QLabel(self) self.label.setGeometry(10, 10, 780, 480) self.btn_detect = QPushButton('识别', self) self.btn_detect.setGeometry(10, 500, 100, 50) self.btn_detect.clicked.connect(self.detect_plate) self.btn_save = QPushButton('保存', self) self.btn_save.setGeometry(120, 500, 100, 50) self.btn_save.clicked.connect(self.save_plate) self.btn_quit = QPushButton('退出', self) self.btn_quit.setGeometry(230, 500, 100, 50) self.btn_quit.clicked.connect(self.close) # 加载车牌检测模型 self.plate_detector = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_russian_plate_number.xml') # 初始化当前帧图像和检测到的车牌信息 self.current_frame = None self.plate_box = None def detect_plate(self): # 从视频流中获取一帧图像 ret, frame = cap.read() if not ret: return # 将图像转换为灰度图像 gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 使用车牌检测模型检测车牌 plates = self.plate_detector.detectMultiScale(gray, scaleFactor=1.1, minNeighbors=5, minSize=(100, 50)) if len(plates) > 0: # 取第一个检测到的车牌 self.plate_box = plates[0] # 在原图上绘制车牌的bounding box cv2.rectangle(frame, (self.plate_box[0], self.plate_box[1]), (self.plate_box[0]+self.plate_box[2], self.plate_box[1]+self.plate_box[3]), (0, 255, 0), 2) # 裁剪车牌图像 plate_img = frame[self.plate_box[1]:self.plate_box[1]+self.plate_box[3], self.plate_box[0]:self.plate_box[0]+self.plate_box[2]] # 将裁剪后的车牌图像显示在界面上 self.current_frame = plate_img.copy() else: self.plate_box = None self.current_frame = None # 将原图转换为QImage格式并显示在界面上 frame = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2RGB) h, w, ch = frame.shape qimg = QImage(frame.data, w, h, ch*w, QImage.Format_RGB888) pixmap = QPixmap.fromImage(qimg) self.label.setPixmap(pixmap) def save_plate(self): if self.current_frame is not None and self.plate_box is not None: # 弹出文件保存对话框,选择保存路径和文件名 options = QFileDialog.Options() options |= QFileDialog.DontUseNativeDialog file_name, _ = QFileDialog.getSaveFileName(self, "保存车牌图像", "", "JPEG Files (*.jpg);;All Files (*)", options=options) if file_name: # 保存车牌图像到指定路径 cv2.imwrite(file_name, self.current_frame) QMessageBox.information(self, '提示', '车牌图像保存成功!') class PlateRecognitionWindow(QMainWindow): def __init__(self): super().__init__() # 初始化界面 self.setWindowTitle('车牌识别模块') self.setGeometry(100, 100, 800, 600) # 设置界面控件 self.label = QLabel(self) self.label.setGeometry(10, 10, 780, 480) self.btn_recognize = QPushButton('识别', self) self.btn_recognize.setGeometry(10, 500, 100, 50) self.btn_recognize.clicked.connect(self.recognize_plate) self.btn_quit = QPushButton('退出', self) self.btn_quit.setGeometry(120, 500, 100, 50) self.btn_quit.clicked.connect(self.close) # 加载OCR模型 self.ocr = PaddleOCR() # 初始化当前车牌图像 self.current_plate = None def recognize_plate(self): if PlateDetectionWindow.current_frame is not None and PlateDetectionWindow.plate_box is not None: # 将车牌图像转换为灰度图像 gray = cv2.cvtColor(PlateDetectionWindow.current_frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 使用OCR模型识别车牌号码 result = self.ocr.ocr(gray, det=False) plate_number = ''.join([r[1][0] for r in result]) # 在车牌图像上绘制识别结果 img = PlateDetectionWindow.current_frame.copy() cv2.putText(img, plate_number, (10, 50), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1, (0, 255, 0), 2) # 将车牌图像转换为QImage格式并显示在界面上 img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB) h, w, ch = img.shape qimg = QImage(img.data, w, h, ch*w, QImage.Format_RGB888) pixmap = QPixmap.fromImage(qimg) self.label.setPixmap(pixmap) # 保存识别结果到文件 with open('plate_number.txt', 'a') as f: f.write(f'{plate_number}\n') f.flush() else: QMessageBox.warning(self, '提示', '请先进行车牌定位!') if __name__ == '__main__': # 初始化视频流 cap = cv2.VideoCapture(0) # 初始化车牌定位模块和车牌识别模块 app = QApplication(sys.argv) detection_window = PlateDetectionWindow() recognition_window = PlateRecognitionWindow() # 显示界面 detection_window.show() recognition_window.show() # 运行事件循环 sys.exit(app.exec_()) # 释放视频流 cap.release() ``` 这段代码使用PyQt5实现了车牌定位模块和车牌识别模块。车牌定位模块从视频流中获取一帧图像,使用Haar级联分类器检测车牌,并将检测到的车牌图像显示在界面上。用户可以选择保存车牌图像。车牌识别模块接收车牌定位模块传输的车牌图像,使用百度飞桨的OCR模型识别车牌号码,并将识别结果显示在界面上。识别结果同时保存到文件中。用户可以在任意时刻启动车牌识别模块,但必须在车牌定位模块中获取到车牌图像后才能进行识别。

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