计算机java项目 - 基于opencv与SVM的车牌识别系统

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了计算机java项目 - 基于opencv与SVM的车牌识别系统。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方,请大家不吝赐教,您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。


0 项目说明

基于opencv与SVM的车牌识别系统

提示:适合用于课程设计或毕业设计,工作量达标,源码开放


1 主要实现

用python3+opencv3做的中国车牌识别,包括算法和客户端界面,只有2个文件,surface.py是界面代码,predict.py是算法代码,界面不是重点所以用tkinter写得很简单。

2 环境配置

python3.7.3
opencv4.0.0.21
numpy1.16.2
Tkinter
PIL5.4.1

3 界面效果

计算机java项目 - 基于opencv与SVM的车牌识别系统,java,python
计算机java项目 - 基于opencv与SVM的车牌识别系统,java,python

4 算法实现

算法思想来自于网上资源,先使用图像边缘和车牌颜色定位车牌,再识别字符。

  • 车牌定位在predict方法中,为说明清楚,完成代码和测试后,加了很多注释,请参看源码。
  • 车牌字符识别也在predict方法中,请参看源码中的注释,需要说明的是,车牌字符识别使用的算法是opencv的SVM,
    opencv的SVM使用代码来自于opencv附带的sample,StatModel类和SVM类都是sample中的代码。
  • SVM训练使用的训练样本来自于github上的EasyPR的c++版本。

由于训练样本有限,测试时会发现,车牌字符识别,可能存在误差,尤其是第一个中文字符出现的误差概率较大。源码中,上传了EasyPR中的训练样本,在train\目录下,如果要重新训练请解压在当前目录下,并删除原始训练数据文件svm.dat和svmchinese.dat。

5 项目源码

import tkinter as tk
from tkinter.filedialog import *
from tkinter import ttk
import predict
import cv2
from PIL import Image, ImageTk
import threading
import time



class Surface(ttk.Frame):
	pic_path = ""
	viewhigh = 600
	viewwide = 600
	update_time = 0
	thread = None
	thread_run = False
	camera = None
	color_transform = {"green":("绿牌","#55FF55"), "yello":("黄牌","#FFFF00"), "blue":("蓝牌","#6666FF")}
		
	def __init__(self, win):
		ttk.Frame.__init__(self, win)
		frame_left = ttk.Frame(self)
		frame_right1 = ttk.Frame(self)
		frame_right2 = ttk.Frame(self)
		win.title("车牌识别")
		win.state("zoomed")
		self.pack(fill=tk.BOTH, expand=tk.YES, padx="5", pady="5")
		frame_left.pack(side=LEFT,expand=1,fill=BOTH)
		frame_right1.pack(side=TOP,expand=1,fill=tk.Y)
		frame_right2.pack(side=RIGHT,expand=0)
		ttk.Label(frame_left, text='原图:').pack(anchor="nw") 
		ttk.Label(frame_right1, text='车牌位置:').grid(column=0, row=0, sticky=tk.W)
		
		from_pic_ctl = ttk.Button(frame_right2, text="来自图片", width=20, command=self.from_pic)
		from_vedio_ctl = ttk.Button(frame_right2, text="来自摄像头", width=20, command=self.from_vedio)
		self.image_ctl = ttk.Label(frame_left)
		self.image_ctl.pack(anchor="nw")
		
		self.roi_ctl = ttk.Label(frame_right1)
		self.roi_ctl.grid(column=0, row=1, sticky=tk.W)
		ttk.Label(frame_right1, text='识别结果:').grid(column=0, row=2, sticky=tk.W)
		self.r_ctl = ttk.Label(frame_right1, text="")
		self.r_ctl.grid(column=0, row=3, sticky=tk.W)
		self.color_ctl = ttk.Label(frame_right1, text="", width="20")
		self.color_ctl.grid(column=0, row=4, sticky=tk.W)
		from_vedio_ctl.pack(anchor="se", pady="5")
		from_pic_ctl.pack(anchor="se", pady="5")
		self.predictor = predict.CardPredictor()
		self.predictor.train_svm()
		
	def get_imgtk(self, img_bgr):
		img = cv2.cvtColor(img_bgr, cv2.COLOR_BGR2RGB)
		im = Image.fromarray(img)
		imgtk = ImageTk.PhotoImage(image=im)
		wide = imgtk.width()
		high = imgtk.height()
		if wide > self.viewwide or high > self.viewhigh:
			wide_factor = self.viewwide / wide
			high_factor = self.viewhigh / high
			factor = min(wide_factor, high_factor)
			
			wide = int(wide * factor)
			if wide <= 0 : wide = 1
			high = int(high * factor)
			if high <= 0 : high = 1
			im=im.resize((wide, high), Image.ANTIALIAS)
			imgtk = ImageTk.PhotoImage(image=im)
		return imgtk
	
	def show_roi(self, r, roi, color):
		if r :
			roi = cv2.cvtColor(roi, cv2.COLOR_BGR2RGB)
			roi = Image.fromarray(roi)
			self.imgtk_roi = ImageTk.PhotoImage(image=roi)
			self.roi_ctl.configure(image=self.imgtk_roi, state='enable')
			self.r_ctl.configure(text=str(r))
			self.update_time = time.time()
			try:
				c = self.color_transform[color]
				self.color_ctl.configure(text=c[0], background=c[1], state='enable')
			except: 
				self.color_ctl.configure(state='disabled')
		elif self.update_time + 8 < time.time():
			self.roi_ctl.configure(state='disabled')
			self.r_ctl.configure(text="")
			self.color_ctl.configure(state='disabled')
		
	def from_vedio(self):
		if self.thread_run:
			return
		if self.camera is None:
			self.camera = cv2.VideoCapture(0)
			if not self.camera.isOpened():
				mBox.showwarning('警告', '摄像头打开失败!')
				self.camera = None
				return
		self.thread = threading.Thread(target=self.vedio_thread, args=(self,))
		self.thread.setDaemon(True)
		self.thread.start()
		self.thread_run = True
		
	def from_pic(self):
		self.thread_run = False
		self.pic_path = askopenfilename(title="选择识别图片", filetypes=[("jpg图片", "*.jpg")])
		if self.pic_path:
			img_bgr = predict.imreadex(self.pic_path)
			self.imgtk = self.get_imgtk(img_bgr)
			self.image_ctl.configure(image=self.imgtk)
			resize_rates = (1, 0.9, 0.8, 0.7, 0.6, 0.5, 0.4)
			for resize_rate in resize_rates:
				print("resize_rate:", resize_rate)
				r, roi, color = self.predictor.predict(img_bgr, resize_rate)
				if r:
					break
			#r, roi, color = self.predictor.predict(img_bgr, 1)
			self.show_roi(r, roi, color)

	@staticmethod
	def vedio_thread(self):
		self.thread_run = True
		predict_time = time.time()
		while self.thread_run:
			_, img_bgr = self.camera.read()
			self.imgtk = self.get_imgtk(img_bgr)
			self.image_ctl.configure(image=self.imgtk)
			if time.time() - predict_time > 2:
				r, roi, color = self.predictor.predict(img_bgr)
				self.show_roi(r, roi, color)
				predict_time = time.time()
		print("run end")
		
		
def close_window():
	print("destroy")
	if surface.thread_run :
		surface.thread_run = False
		surface.thread.join(2.0)
	win.destroy()
	
	
if __name__ == '__main__':
	win=tk.Tk()
	
	surface = Surface(win)
	win.protocol('WM_DELETE_WINDOW', close_window)
	win.mainloop()
	

6 最后

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