YOLOv5字符分割與識別的方法是什么

這篇文章主要介紹“YOLOv5字符分割與識別的方法是什么”的相關知識，小編通過實際案例向大家展示操作過程，操作方法簡單快捷，實用性強，希望這篇“YOLOv5字符分割與識別的方法是什么”文章能幫助大家解決問題。

字符分割

在實際應用中，識別車牌的字符是很重要的。為了實現字符分割，我們可以采用以下方法：

1.投影法：

通過計算車牌圖像在水平和垂直方向上的投影直方圖，確定字符的邊界。

以下是一個簡單的投影法實現：

import cv2
import numpy as np
 
def projection_segmentation(plate_image, direction='horizontal'):
    assert direction in ['horizontal', 'vertical'], 'Invalid direction'
    gray_image = cv2.cvtColor(plate_image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    binary_image = cv2.adaptiveThreshold(gray_image, 255, cv2.ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C, cv2.THRESH_BINARY_INV, 11, 2)
 
    if direction == 'horizontal':
        histogram = np.sum(binary_image, axis=1)
    else:
        histogram = np.sum(binary_image, axis=0)
 
    threshold = np.max(histogram) * 0.5
    peaks = np.where(histogram > threshold)[0]
    start, end = peaks[0], peaks[-1]
 
    if direction == 'horizontal':
        return plate_image[start:end, :]
    else:
        return plate_image[:, start:end]

2.輪廓法：

通過檢測二值化車牌圖像的輪廓，然后根據輪廓的位置和形狀篩選出字符。

以下是一個簡單的輪廓法實現：

import cv2
 
def contour_segmentation(plate_image):
    gray_image = cv2.cvtColor(plate_image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    binary_image = cv2.adaptiveThreshold(gray_image, 255, cv2.ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C, cv2.THRESH_BINARY_INV, 11, 2)
 
    contours, _ = cv2.findContours(binary_image, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
    chars = []
 
    for cnt in contours:
        x, y, w, h = cv2.boundingRect(cnt)
        aspect_ratio = float(w) / h
        if 0.2 < aspect_ratio < 1.0 and 20 < h < 80:
            chars.append(plate_image[y:y + h, x:x + w])
 
    return chars

字符識別

在完成字符分割后，我們需要識別每個字符。

可以采用以下方法：

CNN：

使用卷積神經網絡（CNN）對字符進行分類。可以使用預訓練的模型，如LeNet、VGG等，或者自定義一個簡單的CNN。

以下是一個簡單的CNN實現：

import torch
import torch.nn as nn
 
class SimpleCNN(nn.Module):
    def __init__(self, num_classes):
        super(SimpleCNN, self).__init__()
        self.conv1 = nn.Conv2d(1, 32, kernel_size=3, stride=1, padding=1)
        self.pool1 = nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2, padding=0)
        self.conv2 = nn.Conv2d(32, 64, kernel_size=3, stride=1, padding=1)
        self.pool2 = nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2, padding=0)
        self.fc1 = nn.Linear(64 * 8 * 16, 128)
        self.fc2 = nn.Linear(128, num_classes)
 
    def forward(self, x):
        x = self.pool1(F.relu(self.conv1(x)))
        x = self.pool2(F.relu(self.conv2(x)))
        x = x.view(-1, 64 * 8 * 16)
        x = F.relu(self.fc1(x))
        x = self.fc2(x)
        return x
 
num_classes = 36 # 根據實際情況設置類別數
model = SimpleCNN(num_classes)

LSTM：

使用長短時記憶網絡（LSTM）對字符進行分類。可以在CNN的基礎上添加一個LSTM層，以捕捉字符序列的時序信息。

以下是一個簡單的LSTM實現：

import torch
import torch.nn as nn
 
class CNN_LSTM(nn.Module):
    def __init__(self, num_classes):
        super(CNN_LSTM, self).__init__()
        self.cnn = SimpleCNN(128)
        self.lstm = nn.LSTM(128, num_classes, num_layers=1, batch_first=True)
 
    def forward(self, x):
        batch_size, seq_len, c, h, w = x.size()
        x = x.view(batch_size * seq_len, c, h, w)
        x = self.cnn(x)
        x = x.view(batch_size, seq_len, -1)
        x, _ = self.lstm(x)
        return x
 
num_classes = 36 # 根據實際情況設置類別數
model = CNN_LSTM(num_classes)

在訓練字符識別模型時，需要使用包含大量字符圖像和對應標簽的數據集。可以使用公開的字符識別數據集，或者自己構建數據集。訓練完成后，即可使用模型對車牌中的字符進行識別。

預處理與后處理

為了提高字符識別的準確率，我們可以在字符識別之前對字符圖像進行預處理，以及在識別完成后進行后處理。

預處理：

二值化：

將字符圖像轉化為二值圖像，可以減少背景噪聲的影響。可以使用OpenCV的adaptiveThreshold函數進行自適應閾值二值化。

import cv2
 
def binarize(char_image):
    gray_image = cv2.cvtColor(char_image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    binary_image = cv2.adaptiveThreshold(gray_image, 255, cv2.ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C, cv2.THRESH_BINARY_INV, 11, 2)
    return binary_image

規范化：

將字符圖像調整為統一的尺寸，以便輸入到神經網絡。

可以使用OpenCV的resize函數實現。

import cv2
 
def normalize(char_image, target_size=(32, 32)):
    resized_image = cv2.resize(char_image, target_size, interpolation=cv2.INTER_AREA)
    return resized_image

后處理：

置信度閾值：

在字符識別的結果中，可以根據置信度篩選最可能的字符。可以設置一個置信度閾值，僅保留置信度大于該閾值的字符。

def filter_by_confidence(predictions, confidence_threshold=0.5):
    top_confidences, top_indices = torch.topk(predictions, 1)
    top_confidences = top_confidences.squeeze().numpy()
    top_indices = top_indices.squeeze().numpy()
 
    filtered_indices = top_indices[top_confidences > confidence_threshold]
    return filtered_indices

NMS：

對字符識別的結果進行非極大值抑制（NMS），以消除重復的字符。

def nms(predictions, iou_threshold=0.5):
    boxes, scores = predictions[:, :4], predictions[:, 4]
    indices = torchvision.ops.nms(boxes, scores, iou_threshold)
    return predictions[indices]

通過這些預處理與后處理方法，可以進一步提高字符識別的準確率和魯棒性。

關于“YOLOv5字符分割與識別的方法是什么”的內容就介紹到這里了，感謝大家的閱讀。如果想了解更多行業相關的知識，可以關注億速云行業資訊頻道，小編每天都會為大家更新不同的知識點。