百度AI攻略:车牌识别
1.功能描述:
支持对中国大陆机动车车牌的识别,包括地域编号和车牌号
2.平台接入
具体接入方式比较简单,可以参考我的另一个帖子,这里就不重复了:
http://ai.baidu.com/forum/topic/show/943327
3.调用攻略(Python3)及评测
3.1首先认证授权:
在开始调用任何API之前需要先进行认证授权,具体的说明请参考:
http://ai.baidu.com/docs#/Auth/top
具体Python3代码如下:
# -*- coding: utf-8 -*-
#!/usr/bin/env python
import urllib
import base64
import json
#client_id 为官网获取的AK, client_secret 为官网获取的SK
client_id =【百度云应用的AK】
client_secret =【百度云应用的SK】
#获取token
def get_token():
host = 'https://aip.baidubce.com/oauth/2.0/token?grant_type=client_credentials&client_id=' + client_id + '&client_secret=' + client_secret
request = urllib.request.Request(host)
request.add_header('Content-Type', 'application/json; charset=UTF-8')
response = urllib.request.urlopen(request)
token_content = response.read()
if token_content:
token_info = json.loads(token_content)
token_key = token_info['access_token']
return token_key
3.2车牌号识别分析接口调用:
详细说明请参考: https://ai.baidu.com/docs#/OCR-API/5116ac95
说明的比较清晰,这里就不重复了。
大家需要注意的是:
API访问URL:https://aip.baidubce.com/rest/2.0/ocr/v1/license_plate
图像数据,base64编码后进行urlencode,要求base64编码和urlencode后大小不超过4M,最短边至少15px,最长边最大4096px,支持jpg/jpeg/png/bmp格式
Python3调用代码如下:
[code]#画出车牌识别结果 def draw_plate(draw,plate): i=0 for point in plate['vertexes_location']: if i==0: start_x=point['x'] start_y=point['y'] origin_x=point['x'] origin_y=point['y'] #draw.text((start_x,start_y), plate['number'] ,plate['color']) else: draw.line((start_x, start_y, point['x'], point['y']), 'red') start_x=point['x'] start_y=point['y'] i=i+1 draw.line((start_x, start_y, origin_x, origin_y), 'red') return draw def draw_plates(originfilename,plates,resultfilename,multi_detect): from PIL import Image, ImageDraw image_origin = Image.open(originfilename) draw =ImageDraw.Draw(image_origin) if multi_detect=='false': #print (plate) draw_plate(draw,plates) else: for plate in plates: #print (plate) draw_plate(draw,plate) #draw.line((0,0) +Image1.size, fill=128) #image_origin.show() image_origin.save(resultfilename, "JPEG") #车牌号 #filename:图片名(本地存储包括路径), #multi_detect是否检测多张车牌,默认为false,当置为true的时候可以对一张图片内的多张车牌进行识别 def license_plate(filename,resultfilename,multi_detect='false'): request_url = "https://aip.baidubce.com/rest/2.0/ocr/v1/license_plate" # 二进制方式打开图片文件 f = open(filename, 'rb') img = base64.b64encode(f.read()) params = dict() params['image'] = img params['multi_detect'] = multi_detect params = urllib.parse.urlencode(params).encode("utf-8") access_token = get_token() begin = time.perf_counter() request_url = request_url + "?access_token=" + access_token request = urllib.request.Request(url=request_url, data=params) request.add_header('Content-Type', 'application/x-www-form-urlencoded') response = urllib.request.urlopen(request) content = response.read() end = time.perf_counter() print('处理时长:'+'%.2f'%(end-begin)+'秒') if content: #print(content) content=content.decode('utf-8') #print(content) data = json.loads(content) #print(data) words_result=data['words_result'] if multi_detect=='false': print ('颜色',':',words_result['color']) print ('车牌号',':',words_result['number']) else: for item in words_result: print ('颜色',':',item['color']) print ('车牌号',':',item['number']) print ('-------------') print(item['vertexes_location']) draw_plates(filename,words_result,resultfilename,multi_detect) license_plate('../img/plate3.jpg','../img/plate3_draw.jpg','false')
4.功能评测:
选用不同的数据对效果进行测试,具体效果如下(以下例子均来自网上):
蓝牌:
处理时长:2.52秒
颜色 : blue
车牌号 : 陕K75555
绿牌:
处理时长:1.44秒
颜色 : green
车牌号 : 冀FF01717
多张:
处理时长:0.94秒
颜色 : blue
车牌号 : 京NB2012
-------------
[{'y': 106, 'x': 26}, {'y': 135, 'x': 352}, {'y': 244, 'x': 345}, {'y': 216, 'x': 20}]
颜色 : blue
车牌号 : 京NB2013
-------------
[{'y': 367, 'x': 20}, {'y': 367, 'x': 371}, {'y': 473, 'x': 370}, {'y': 473, 'x': 20}]
5.测试结论和建议
测试下来,整体识别效果不错。对于车牌号有较强的识别能力,效果很好,速度也很快。可以广泛的应用于:
停车场闸机识别:在停车场的闸机上使用车牌识别,自动识别车牌号码实现无卡、无人的停车场管理,方便快捷
道路违章检测:在交通道路上的摄像头中加入车牌识别结合违章判断,对违章的车辆号码进行自动识别,实现自动化的违章审计
等领域,对于提高工作效率会有很大的帮助。
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