Распознавание номерного знака, расп. текста.

[iskees 32]

Вы молодец! Ну даже теперь и не знаю что и спросить! так как не можите, а мне то интересно эх-х-х все равно молодец!

Ну я не могу говорить про свою реализацию. А про чужую очень даже могу. Можно конечно пробовать на классификаторах, но я бы посоветовал попробовать Canny(или бинаризация) потом поиск контуров, отсеиваете те что не подходят по пропорциям и вуаля у вас номер. ну а потом сегментация и распознавание символов и эти два этапа самые сложные. https://arsocn.codeplex.com/ диплом с которого все начиналось какие то наметки там уже были

[exec 0]

Canny не проблема я даже вроде из стандартных примеров делал. А как искать контуры. Каким методом? Объект может быть искажен. Поворот, перспектива, наклон.

Самое интересное что потом все равно все сведется к Распознавание символов.

А положение рамки может тока влиять на особенность номера, ну там транзитный или обычный. 77 регион или 777

[iskees 32]

Canny не проблема я даже вроде из стандартных примеров делал. А как искать контуры. Каким методом? Объект может быть искажен. Поворот, перспектива, наклон.

Самое интересное что потом все равно все сведется к Распознавание символов.

А положение рамки может тока влиять на особенность номера, ну там транзитный или обычный. 77 регион или 777

FindContours - поиск контуров

[exec 0]

тематическая статейка: http://robocraft.ru/blog/computervision/640.html

например задача найти цифру "1" на изображении.

получили некий контур

потом то надо счем то что то сравнить! с каким то эталоном?

или нам изначально уже надо контур "1" искать?

[Nuzhny 243]

Да, сравнить с эталоном.

Но контуры слишком чувствительны к шумам, для задачи поиска и распознавания номера они малопригодны.

[exec 0]

вопрос что брать за эталон?

и как при этом будет учитыватся маштаб, перспектива, наклон, поворот? шумы?

[Nuzhny 243]

Ты ищещь единицу на автомобильном номере? Тогда разумно было бы взять за эталон контур единицы на изображении автомобильного номера.

К шумам контуры, повторюсь, чувствительны.

К масштабу и повороту инвариантны.

На счёт перспективы и наклона не уверен.

Посмотри пример

[mrgloom 242]

можно попробовать искать знак как текст

https://sites.google.com/site/roboticssaurav/strokewidthnokia

но думаю это не шибко быстро

[dereyly 6]

взял Вашу подборочку циферок, создал файлик формата

Вы хотите с помощью каскадного ДЕТЕКТОРА распознавать символы?

Хотя можно опредлять конечно текст на изображении, но мне кажется если словарь большой, то детектор утратит свое главное приемущество -- скорость

На мой взгляд лучше написать абстрактный поиск символов или уже готовых табличек типа автомобильных номеров и далее уже распознавть хорошим классификатором типа сверточный сетей.

[mrgloom 242]

еще на матлабе

http://www.vitki.net/ru/story/raspoznavanie-registracionnyh-nomerov-s-avtomobiley-s-pomoshchyu-matlab

п.с. где то можно достать реальных видео\фото с камер которые используются стрелка и сова они вроде называются?

[mrgloom 242]

http://docs.opencv.org/trunk/modules/objdetect/doc/erfilter.html

еще появилось недавно для детектирования текста

Scene Text Detection

[iskees 32]

В качестве эксперимента решил запустить распознавание номеров на Raspberry PI, весь код у меня на C# которого на малине мягко сказать нет. Путем перебора (с++ как бы то что нужно но "религия" не позволяет, питон это вообще не серьезно)остановился на java+javacv. Написал мааленькую тестовую программку для поиска номера которая в прицепе 60-70% находит и что приятно удивило запускается вообще без изменения как на винде так и на Raspberry (референсы только другие указать). А вот время печалит на винде с i5(2.8ггц в одно ядро разумеется) 8мс и на малине аж 160мс. Наверное есть какие то способы это ускорить но увы в яве не селен так-как вообще до вчера "в глаза ее не видел".

Ну и собственно код, правда он жутко грязные так как вырван из "контекста" да и как уже сказал языка не знаю вообще

public class main{


	public static void main(String[] args) 

	{

		BufferedImage img;

		try {

			img = ImageIO.read(new File("D:\\ScropionFoto\\машины\\1\\А011СС93 86-21 28 13.jpg") );


		IplImage image= IplImage.createFrom(img);

		IplImage gray= cvCreateImage(new CvSize(image.width(),image.height()), image.depth(), 1);

		if (image.nChannels()>1)

		cvCvtColor (image, gray,CV_BGR2GRAY);

		else

			gray=image;

		SearchRectangle sar=new  SearchRectangle();

		ArrayList<CvRect> t=new ArrayList<CvRect>();

		t.add(new CvRect(0,0,image.width(),image.height()));

		StopWatch w=new StopWatch();

		w.start();

		for(int j=0;j<1000;j++)

		{

		sar.Search(gray,t, 0, 40, 10, false);


		}

		w.stop();

		for(int i=0;i<sar.CoordinatesRectangle.size();i++)

		{

			if (sar.CoordinatesRectangle.get(i).height()>0 && sar.CoordinatesRectangle.get(i).width()>image.width()*0.2 && sar.CoordinatesRectangle.get(i).width()<image.width()*0.5 && Math.abs(sar.CoordinatesRectangle.get(i).width()/sar.CoordinatesRectangle.get(i).height()-4.5)<1)

			cvDrawRect(image,new CvPoint( sar.CoordinatesRectangle.get(i).x(),sar.CoordinatesRectangle.get(i).y()) ,

					new CvPoint( sar.CoordinatesRectangle.get(i).x()+ sar.CoordinatesRectangle.get(i).width(),sar.CoordinatesRectangle.get(i).y()+ sar.CoordinatesRectangle.get(i).height())

			, cvScalar(0.0, 256.0, 0.0, 0.0) , 3, 0, 0);


		}

		for(;

		{


			cvShowImage( String.valueOf(w.getElapsedTime()/1000), image);

			if ((char)cvWaitKey(30)==27)

				break;

		}

		} catch (IOException e) {

			// TODO Auto-generated catch block

			e.printStackTrace();

		}

	}

	}


public class SearchRectangle {


	public ArrayList<CvRect> CoordinatesRectangle;

	private IplImage OriginalImage;


	public void Search(IplImage image, ArrayList<CvRect> searchArea,

			int smotch, int up, int down, Boolean addon) {

		//////////////фигня

		CoordinatesRectangle = new ArrayList<CvRect>();

		OriginalImage = image;

		for (int index = 0; index < searchArea.size(); index++) {

			CvRect r = searchArea.get(index);

			if ((OriginalImage.height() >= r.y())

					& (OriginalImage.width() >= r.x())) {

				IplImage tsubimage;

				if ((r.width() < image.width() | r.height() < image.height())) {

					cvSetImageROI(image, r);

					tsubimage = cvCreateImage(

							new CvSize(r.width(), r.height()), image.depth(),

							image.nChannels());

					cvCopy(image, tsubimage);

				} else

					tsubimage = image;

				double wkmin = Math.max(310.0 / image.width(), 0.4);

				double wkmax = Math.min(800.0 / image.width(), 1);

				IplImage subimage;

				double kw = 1;

				double kh = 1;


				if (addon) {

					CvSize sizeimage = new CvSize((int) (Math.round(tsubimage

							.width() * wkmin)), (int) (Math.round(tsubimage

							.height() * wkmin)));

					subimage = cvCreateImage(sizeimage, tsubimage.depth(),

							tsubimage.nChannels());

					cvResize(tsubimage, subimage);


					kw = tsubimage.width() / (sizeimage.width() * 1.0);

					kh = tsubimage.height() / (sizeimage.height() * 1.0);

					if (image != tsubimage)

						cvReleaseImage(tsubimage);

				} else {

					if (wkmax < 0.9) {

						CvSize sizeimage = new CvSize(

								(int) (Math.round(tsubimage.width() * wkmax)),

								(int) (Math.round(tsubimage.height() * wkmax)));

						subimage = cvCreateImage(sizeimage, tsubimage.depth(),

								tsubimage.nChannels());

						cvResize(tsubimage, subimage);

						kw = tsubimage.width() / (sizeimage.width() * 1.0);

						kh = tsubimage.height() / (sizeimage.height() * 1.0);

						if (image != tsubimage)

							cvReleaseImage(tsubimage);

						;

					} else


						subimage = tsubimage;


				}

				IplImage smooth;


				if (smotch > 0) {

					smooth = cvCreateImage(new CvSize(subimage.width(),

							subimage.height()), subimage.depth(),

							subimage.nChannels());

					cvSmooth(subimage, smooth, CV_GAUSSIAN, smotch);


				} else

					smooth = subimage;

				//////////сам поиск

				IplImage dst = cvCreateImage(

						new CvSize(smooth.width(), smooth.height()),

						smooth.depth(), smooth.nChannels());

				cvCanny(smooth, dst, up, down, 3);

				CvMemStorage storage = CvMemStorage.create();

				CvSeq contour = new CvSeq(null);

				cvFindContours(dst, storage, contour,

						Loader.sizeof(CvContour.class), CV_RETR_LIST,

						CV_CHAIN_APPROX_SIMPLE);

				 dst.release();


				while (contour != null && !contour.isNull()) {

					if (contour.elem_size() > 0)

					{


						CvBox2D box = cvMinAreaRect2(contour, null);


						if (Math.abs(box.angle()) < 30)


							CoordinatesRectangle.add(new CvRect(Math.round(box

									.center().x() - box.size().width() / 2),

									Math.round(box.center().y()

											- box.size().height() / 2), Math

											.round(box.size().width()), Math

											.round(box.size().height())));


						contour = contour.h_next();

					}

				}storage.release();


				if (smooth != subimage)

					cvReleaseImage(smooth);

				if (image != subimage)

					cvReleaseImage(subimage);

			}

		}


	}

}


[/code]

[mrgloom 242]

http://habrahabr.ru/post/221891/

[Smorodov 578]

Еще хорошая статейка: http://rnd.azoft.com/instant-license-plate-recognition-in-ios-apps/

[Король 7]

Вот мой ответ на распознавание авто номеров. Правда я только начинающий в OpenCV. Пример локализации номера по примеру фирмы Элвис.


Вот и сам пример делал по библиотекам Emgu 2.2

 

PlateRecognition.rar

[Smorodov 578]

Еще одна ссылка (только детектор номерной пластины, как я понял) с исходниками для iOS и Android:

http://habrahabr.ru/company/recognitor/blog/228195/

[Neuro 1]

Не изобретайте колесо. Вот готовое решение, законченное, так сказать. И с биндингами род разные языки в.т.ч. и питон. Использую в продакшине, 99% верно распознает Украинские номера, русские думаю так же, но там можно учить. https://github.com/openalpr/openalpr

[iskees 32]

Не изобретайте колесо. Вот готовое решение, законченное, так сказать. И с биндингами род разные языки в.т.ч. и питон. Использую в продакшине, 99% верно распознает Украинские номера, русские думаю так же, но там можно учить. https://github.com/openalpr/openalpr

Если не трудно выложите файл найтроек для украинских номеров

[Nuzhny 243]

Если не трудно выложите файл найтроек для украинских номеров

Тоже из интереса посмотрел на этот проект:

1. поиск номера с помощью LBP каскадов;

2. в качестве OCR используется tesseract.

 

То есть не то что ничего особенного, а всё довольно примитивно. Я думаю, что Neuro либо лукавит, говоря о потрясающей точности, либо использует этот проект для распознавания номеров в супер тепличных условиях. Однозначно это не трасса и не уличное движение.

[Король 7]

Мое видео с распознаванием автомобильных номеров

 

[Smorodov 578]

Интересно, а что за фрагменты сверху-справа? Там вроде номер почти не появляется.

[Король 7]

Это нарезанные куски из второго изображения. Где показываются максимумы и минимумы кривой. Он идет первым то что находится вверху изображения (А так их много). Программа ищет максимумы за средней линии. Соответственно опускается до окончания минимума. И выдергивается горизонтальная линия из изображения. Дальше из этого горизонтальной линии беруться куски где значения за среднее линии и похоще на номер. Это и будет номер. Вот алгоритм.

[Smorodov 578]

Вот проект нашел, делал давно, посмотрите, может что полезное найдете. Он, насколько помню, извлекал цифры номера, без распознавания.

Справлялся с довольно сложными случаями. Кстати, вы свой детектор тестировали на грязных номерах ?

LicensePlateDetector.zip

[Король 7]

На грязных врядли найдет. Но на плохо освещенных, частично номер в тени - проверял нормально работает

[Smorodov 578]

Еще вот этот проект посмотрите, там вшита параметрическая модель номера.

objectmarker.cpp

данные к программке:

https://cloud.mail.ru/public/7ZU4/Hmt6Xa4Gp