GitHub 车牌检测识别项目调研

发布于:2022-11-09 ⋅ 阅读:(11) ⋅ 点赞:(0) ⋅ 评论:(0)

一,EasyOCR

1.1,仓库介绍

EasyOCR 是一个用于从图像中提取文本的 python 库, 它是一种通用的 OCR,既可以读取自然场景文本,也可以读取文档中的密集文本。目前支持 80 多种语言和所有流行的书写脚本,包括:拉丁文、中文、阿拉伯文、梵文、西里尔文等。

EasyOCR 仓库 截止到 2022-11-8日,star 数为 16.2k,其文件目录和作者给出的一些示例效果如下。

├── custom_model.md
├── Dockerfile
├── easyocr
├── easyocr.egg-info
├── examples
├── LICENSE
├── MANIFEST.in
├── README.md
├── releasenotes.md
├── requirements.txt
├── scripts
├── setup.cfg
├── setup.py
├── trainer
└── unit_test

在这里插入图片描述

1.2,使用记录

1,安装较为麻烦

在自行安装了 cuda 库和 pytorch 的基础上,可通过 pip install easyocr 命令安装 easyocr 库,但是注意卸载掉之前安装的 opencv-python 库(如果有)。

2,代码自动下载模型速度很慢

下载的仓库里面默认是不提供任何模型的,因此第一次运行快速推理脚本会自动下载对应的 ocr 模型,但是!如果网络不稳定,其下载速度非常慢,试了 n 次,基本不可能下载成功。

所以一般必须通过 Model hub 页面借助浏览器手动点击下载对应中英文 ocr 识别模型,然后手动把模型文件移动到 ~/.EasyOCR/model 文件夹下。

EasyOCR 仓库主要是通过 download_and_unzip 接口下载对应模型文件的,其也是通过调用 urllib 模块提供的 urlretrieve() 函数来实现文件的下载,其定义如下:

def download_and_unzip(url, filename, model_storage_directory, verbose=True):
    zip_path = os.path.join(model_storage_directory, 'temp.zip')
    reporthook = printProgressBar(prefix='Progress:', suffix='Complete', length=50) if verbose else None
    # url 下载链接,zip_path 文件保存的本地路径, reporthook 利用这个回调函数来显示当前的下载进度
    urlretrieve(url, zip_path, reporthook=reporthook)
    with ZipFile(zip_path, 'r') as zipObj:
        zipObj.extract(filename, model_storage_directory) # 解压到指定目录
    os.remove(zip_path) # 移除下载的压缩包文件

3,车牌场景识别准确率非常低

经过我的大量测试,其在中国车牌场景下识别率几乎为 0,我猜测是因为作者提供的训练模型所用的训练数据没有车牌场景的,而 ocr 效果又非常依赖场景数据,所以导致汽车车牌识别率几乎为 0 ,具体实践效果如下。
在这里插入图片描述

二,HyperLPR

2.1,HyperLPR 概述

HyperLPR 框架是 github 作者 szad670401 开源的基于深度学习高性能中文车牌识别框架,支持多平台,提供了 Window、Linux、Android、IOS、ROS 平台的支持。 Python 依赖于 Keras (>2.0.0) 和 Theano(>0.9) or Tensorflow(>1.1.x) 机器学习库。项目的 C++ 实现和 Python 实现无任何关联,均为单独实现

作者提供的测试用例效果如下:
在这里插入图片描述

2.3,使用记录

仓库 README 文件描述说 HyperLPR 框架对 python 包支持一键安装: pip install hyperlpr 。但是经过我实际测试发现,pip install hyperlpr 命令只能成功安装 hyperlpr 库.

1,快速上手的 py 代码运行会出错:
在这里插入图片描述
2,我把 demo 代码移动到 hyperlpr_py3 目录下运行,不再报上图的错误,但是又报了 opencv 函数版本的问题。

hyperlpr) root@crowd-max:/framework/HyperLPR/hyperlpr_py3# python test.py 
(1, 3, 150, 400)
40 22 335 123
Traceback (most recent call last):
  File "test.py", line 7, in <module>
    print(HyperLPR_plate_recognition(image))
  File "/opt/miniconda3/envs/hyperlpr/lib/python3.8/site-packages/hyperlpr/__init__.py", line 8, in HyperLPR_plate_recognition
    return PR.plate_recognition(Input_BGR,minSize,charSelectionDeskew)
  File "/opt/miniconda3/envs/hyperlpr/lib/python3.8/site-packages/hyperlpr/hyperlpr.py", line 311, in plate_recognition
    cropped_finetuned = self.finetune(cropped)
  File "/opt/miniconda3/envs/hyperlpr/lib/python3.8/site-packages/hyperlpr/hyperlpr.py", line 263, in finetune
    g = self.to_refine(image_, pts)
  File "/opt/miniconda3/envs/hyperlpr/lib/python3.8/site-packages/hyperlpr/hyperlpr.py", line 231, in to_refine
    mat_ = cv2.estimateRigidTransform(org_pts, target_pts, True)
AttributeError: module 'cv2' has no attribute 'estimateRigidTransform'

3,ubuntu16.04+python3.8+cuda11.0 环境下,pip install -r requirements.txt 命令安装依赖包依然会出错。

在这里插入图片描述

2.3,使用建议

个人建议直接使用 C++ 版本,截止到 2022-11-8 日为止,纯 Python 版本还是有各种问题。

三,simple-car-plate-recognition-2

3.1,仓库介绍

simple-car-plate-recognition-2仓库 简称:简易车牌字符识别 2-Inception/CTC

作者使用的字符识别模型是参考 HyperLPR 里面的一个叫 SegmenationFree-Inception 的模型结构,并改用 pytorch 框架实现,然后训练模型,最后测试用整张车牌图片进行字符识别。

作者所用的车牌训练集,是利用 generateCarPlate 这个车牌生成工具生成的。

3.2,使用记录

直接用车牌做识别,实际测试下来,不管用作者给的模型,还是自己训练的模型,效果都很差

在这里插入图片描述

3.3,使用建议

虽然代码简单,模型结构容易看懂,但是不建议使用,效果不稳定和太差。

四,车牌检测-License-Plate-Detector

4.1,仓库介绍

License-Plate-Detector 仓库 作者利用 Yolov5 模型进行了车牌检测,训练集使用 CCPD 数据集,测试效果如下:
在这里插入图片描述

4.2,建议

不建议使用,代码写的不够整洁,使用不够方便,使用 yolov5** 用作车牌检测的模型**的方法还是可以参考下。

五,MMOCR

5.1,仓库介绍

mmocr 是商汤 + openmmlab 实验室开发的 OCR 框架MMOCR 是基于 PyTorchmmdetection 的开源工具箱,专注于文本检测,文本识别以及相应的下游任务,如关键信息提取。 它是 OpenMMLab 项目的一部分。

主分支目前支持 PyTorch 1.6 以上的版本。mmocr 库的安装,可参考我之前的文章-ubuntu16.04安装mmdetection库

5.2,使用记录

1,官方提供中文字符识别模型只有一个,其使用步骤如下:

  1. 创建 mmocr/data/chineseocr/labels 目录;
  2. 为了模型推理成功,下载中文字典,并放置到 labels 目录;
wget -c https://download.openmmlab.com/mmocr/textrecog/sar/dict_printed_chinese_english_digits.txt
mv dict_printed_chinese_english_digits.txt mmocr/data/chineseocr/labels 
  1. 运行推理脚本。
python mmocr/utils/ocr.py --det DB_r18 --recog SAR_CN demo/car1.jpeg --output='./'

车牌识别效果不好,测试结果如下:

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2,官方提供的通用场景测试用例的推理效果如下:
在这里插入图片描述

5.3,使用建议

官方提供的不管是中文还是英文文本识别模型,在车牌场景下识别效果都不好,不推荐在车牌识别场景下使用,更适合通用场景。

六,推荐 YOLOv5-LPRNet-Licence-Recognition

6.1,仓库介绍

YOLOv5-LPRNet-Licence-Recognition 项目是使用 YOLOv5sLPRNet 对中国车牌进行检测和识别,车牌数据集是使用 CCPD

车牌字符识别的准确率如下:

model 数据集 epochs acc size
LPRNet val 100 94.33% 1.7M
LPRNet test 100 94.30% 1.7M

总体模型速度:(YOLOv5 + LPRNet)速度:47.6 FPS(970 GPU)。

6.2,使用记录

作者提供的模型实际测试下来效果还不错,部分示例如下:
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