2

車両のプレートを認識できる matlab プログラムを開発したいと考えています。

しかしその前に、「CAR」画像でプレートのローカライズを行う必要があります。

どうやってするの？

私は、修正されたハフ変換、ボトムハット、垂直スミアリング、ガボールフィルタリングなどの方法を述べた多くの論文を読みました..

2 つのサンプル コードがありますが、結果の画像が間違っています。

ここに私の最初のコードがありますが、結果は間違っています。

I = imread('DSC_0512.JPG'); 
BW = im2bw(I,0.4); 
se = strel('rectangle', [2 20]); 
BW_opened = imclose(BW,se); 
figure, imshow(BW_opened,[]) 
s=regionprops(BW_opened,'Area','BoundingBox'); 
[hh,ii] = sort([s.Area],'descend'); 
out = imcrop(I,s(ii(2)).BoundingBox); 
figure,imshow(out);

そして、これが私の2番目のコードで、結果も間違っています...

I = imread('DSC_0512.JPG');
r = I(:,:,1);  %red plane 
g = I(:,:,2);  %green plane
b = I(:,:,3);  %blue plane
BW = (r >= 230) & (r <= 260) & (g >= 160) & (g <= 240) & (b >= 160) & (b <= 240);
s = regionprops(BW, 'Area', 'BoundingBox');
[HH, ii] = sort([s.Area], 'descend');
out = imcrop(I, s(ii(1)).BoundingBox);
imshow(out);

ここに私の画像の例とこれがあります

私を助けてください..任意の提案??

4

2 に答える 2

3

Haar-features に基づく Viola-Jones アルゴリズムは、物体検出に広く使用されています。特に顔検出に人気があります。

ウィキペディアでアルゴリズムの概要を見つけて、元の 2001 年の Viola と Jones の論文をここで入手できます: ( http://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/summary?doi=10.1.1.10.6807 )

これは Matlab のコンピューター ビジョン システム ツールボックスに実装されており、具体的にはvision.CascadeObjectDetectorSystem object がその役割を果たします。

サンプル コードはこちらにあります: http://www.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/29437-viola-jones-object-detection

ここまでは順調ですね。しかし、ここに問題があります。Matlab は、顔、目、上半身などの分類器のみを提供し、ナンバー プレートは提供していません。したがって、アルゴリズムを自分でトレーニングする必要があります。したがって、注釈付きのトレーニング サンプルが必要になります。これらは、ナンバー プレートの位置がわかっている画像です。関数はそのtrainCascadeObjectDetectorトレーニングを行います。

于 2013-08-04T12:11:36.557 に答える
0

@Sebastianのアプローチには同意しますが。Viola-Jones アルゴリズムは、画像に対するアフィン歪みと射影歪みではうまく機能しないと思います。これは面に当てはまり、他のオブジェクトでも同じである必要があります。

実装しようとしているシステムで、ほとんどの場合、ナンバー プレートが常にカメラにまっすぐ向いていることを確認できる場合。これはうまくいくでしょう。

検討する価値のあるもう 1 つのアプローチは、基本的なテキスト検出です。同じものには複数のアルゴリズムがあります。ナンバープレートには常にテキストが含まれていると安全に想定できるためです。MSER 機能アルゴリズムを使用して、このテキストを見つけることができます。ここで MATLAB の実装を見つけることができます。. テキストが検出されたら。空間的局所性を使用すると、画像内のナンバー プレートの位置を簡単に抽出できます。これがおそらく失敗する唯一のケースは、ナンバー プレートが破損している場合です。

于 2016-03-11T18:05:37.823 に答える