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        如何使用Python+OpenCV+Keras實現無口罩車輛駕駛員懲罰生成

        2021-06-18 15:44
        磐創AI
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        以下是使用OpenCV在給定圖像中使用牌照周圍的矩形框檢測到的牌照號碼示例。

        使用OpenCV和Pytesseract從車牌中提取文本我們可以使用OpenCV提取車牌號。我們可以使用邊緣檢測技術提取文本。在獲得灰度格式的圖像后,我們將圖像轉換為雙向濾鏡模式。接下來,我們在感興趣的區域周圍繪制一個包含車牌ID的框,使用Pytesseract庫中具有圖像到字符串功能的函數,我們可以獲得車牌編號。import cv2

        import imutils
        import numpy as np
        import pytesseract
        pytesseract.pytesseract.tesseract_cmd = r'C:Program FilesTesseract-OCR esseract.exe'
        for i in lst_add[1562:1572]:
           print(i)
           img = cv2.imread(i,cv2.IMREAD_COLOR)
           img = cv2.resize(img, (600,400) )
           
           gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
           gray = cv2.bilateralFilter(gray, 13, 15, 15)
           
           edged = cv2.Canny(gray, 30, 200)
           contours = cv2.findContours(edged.copy(), cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
           contours = imutils.grab_contours(contours)
           contours = sorted(contours, key = cv2.contourArea, reverse = True)[:10]
           
           screenCnt = None
           
           for c in contours:
               peri = cv2.arcLength(c, True)
               approx = cv2.approxPolyDP(c, 0.018 * peri, True)

               if len(approx) == 4:
                   screenCnt = approx
                   break
           if screenCnt is None:
               detected = 0
               print ("No contour detected")
           else:
                detected = 1
           if detected == 1:
               cv2.drawContours(img, [screenCnt], -1, (0, 0, 255), 3)
           mask = np.zeros(gray.shape,np.uint8)
           new_image = cv2.drawContours(mask,[screenCnt],0,255,-1,)
           new_image = cv2.bitwise_and(img,img,mask=mask)
           (x, y) = np.where(mask == 255)
           (topx, topy) = (np.min(x), np.min(y))
           (bottomx, bottomy) = (np.max(x), np.max(y))
           Cropped = gray[topx:bottomx+1, topy:bottomy+1]
           text = pytesseract.image_to_string(Cropped, config='--psm 11')
           print("Detected license plate Number is:",text)
           img = cv2.resize(img,(500,300))
           Cropped = cv2.resize(Cropped,(400,200))
           cv2.imshow('car',img)
           cv2.imshow('Cropped',Cropped)
           cv2.waitKey(1)
           cv2.destroyAllWindows()

        為車牌持有人構建虛擬的MongoDB數據庫我們使用pymongo庫在MongoDB中創建一個名為Charan的數據庫。在MongoDB內部創建一個名為License Details的表,該表包含多個字段,例如License ID,候選人名稱,地址和車牌號。因此,我們設計了一個虛擬數據庫表,其中包含所有相關詳細信息,以使用車牌識別人員詳細信息。from flask_pymongo import PyMongo
        DEFAULT_CONNECTION_URL = "mongodb://localhost:27017/"
        DB_NAME = "Charan"
        # Establish a connection with mongoDB
        client = pymongo.MongoClient(DEFAULT_CONNECTION_URL)
        client.list_database_names()
        dataBase = client[DB_NAME]
        COLLECTION_NAME = "License_Details"
        collection = dataBase[COLLECTION_NAME]

        創建由鍵值格式的數據組成的詞典列表。我們可以通過將列表作為MongoDB的insert_many函數中的參數傳遞來直接將詳細信息推入表中。

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