基于OpenCV和LPRNet的车牌识别系统

• 基于OpenCV和LPRNet的车牌识别系统
  • 简介
  • 总体流程
  • 具体实现
  • 文件目录
  • 使用教程
  • 邮箱
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简介

本仓库为 上海交通大学 视频多媒体检索实践(ICE2607) 课程大作业，完成于2024年秋季学期，基于OpenCV和LPRNet搭建出一个车牌识别系统，主要实现以下功能：

• 检测到图像中是否存在车牌；
• 定位车牌在图像中的位置，输出裁切后的车牌图像及颜色；
• 分割车牌字符，并与字符库匹配、检索并输出结果；
• 设计车牌识别系统的 GUI 界面；
• 生成 exe 文件，供用户运行，并且支持从本地文件中上传或者由摄像头拍摄图像。

欢迎任何的 Issues 以及 Pull requests!

小组成员： DZX GJY WH XKY YN

总体流程

1. 利用传统的 OpenCV 方法检测车牌并裁剪出来；
2. 将裁减好的车牌二值化，根据横向波峰分布分割字符；
3. 搭建LPRNet卷积神经网络；
4. 根据用户需求以及内部函数的接口设计GUI界面；
5. 设计LOGO，将所有代码封装，统一打包成exe文件并发行。

具体实现

详见 基于OpenCV和LPRNet的车牌识别系统.pdf

文件目录

• PlateRecognition
  • bin：可供用户直接运行的exe文件
  • GUI
    • GUI.py：GUI界面代码
  • Icon：LOGO等图标
  • imgs：供README.md使用的图片
  • Labs：平时作业（可忽略）
  • Location
    • dataset：测试用数据集
    • locate.py：车牌定位、裁剪、字符分割代码
  • output1：裁剪后的车牌图像
  • Recognition
    • recognize.py：字符识别代码
  • Report：报告和讲解视频
  • TrainModel
    • load_data.py：数据预处理加载代码
    • LPRNet.py：模型构建代码
    • train_LPRNet.py：模型训练代码

注意： 所有代码的运行请以PlateRecognition为根目录!

使用教程

打开exe文件后（文件较大，请耐心等待），用户界面如下图所示。

• 📂 上传图片：从本地选取图像
• 📷 使用摄像头：通过电脑摄像头拍照获得图像

上传图像后，用户界面如下所示。

• ✂️ 剪裁的车牌图像：裁剪出的车牌
• 🎨 车牌颜色：车牌颜色
• 🔢 识别出的号码：车牌字符

注意：

• 若发现车牌裁剪不完全，即除了车牌还有其他不相干的东西，可点击 LOW 按钮重新进行裁剪；
• 若发现车牌裁剪过多，即裁剪后只剩下部分车牌，可点击 HIGH 按钮重新进行裁剪。

邮箱

任何疑问，欢迎邮件交流：passerby_zzz@sjtu.edu.cn !

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