我正在开发一个可以识别车牌 (ANPR) 的应用。第一步是从图像中提取车牌。我正在使用 OpenCV 根据宽度/高度比检测板,这很好用:
但如您所见,OCR 结果非常糟糕。
我在 Objective C (iOS) 环境中使用 tesseract。这些是我在启动引擎时的 init 变量:
// init the tesseract engine.
tesseract = new tesseract::TessBaseAPI();
int initRet=tesseract->Init([dataPath cStringUsingEncoding:NSUTF8StringEncoding], [language UTF8String]);
tesseract->SetVariable("tessedit_char_whitelist", "BCDFGHJKLMNPQRSTVWXYZ0123456789-");
tesseract->SetVariable("language_model_penalty_non_freq_dict_word", "1");
tesseract->SetVariable("language_model_penalty_non_dict_word ", "1");
tesseract->SetVariable("load_system_dawg", "0");
如何改进结果?我需要让 OpenCV 做更多的图像处理吗?或者有什么我可以用 tesseract 改进的吗?
最佳答案
有两件事可以彻底解决这个问题:
从图像中删除所有非文本。您需要使用一些 CV 来查找板 block 区域(例如通过颜色等),然后将背景的 all 遮盖掉。您希望 tesseract 的输入是黑白的,其中文本是黑色的,其他一切都是白色的
移除歪斜(如上面 FrankPI 所述)。 tesseract 实际上应该适用于偏斜(参见 R. Smith 的“Tesseract OCR Engine”概述),但另一方面它是 doesn't always work ,尤其是当您只有一行而不是几段时。因此,如果您能可靠地做到这一点,首先手动消除倾斜总是好的。您可能会从步骤 1 中知道板的边界梯形的确切形状,因此这应该不会太难。在消除倾斜的过程中,您还可以消除透视:所有车牌(通常)具有相同的字体,如果将它们缩放到相同(无透视)的形状,字母形状将完全相同,这将有助于文本识别。
一些进一步的指示......
首先不要尝试编写代码:拍摄一张非常容易 OCR(即:从正面,无透视)的盘子图片,在 photoshop(或 gimp)中编辑,然后通过 tesseract 运行命令行。继续以不同的方式进行编辑,直到这有效。例如:按颜色选择(或泛洪选择字母形状),用黑色填充,反转选择,用白色填充,透视变换,使板的角变成一个矩形等。拍一堆照片,一些更难的(可能从奇数角度等)。对所有人都这样做。一旦这完全起作用,考虑如何制作一个与您在 Photoshop 中做的事情相同的 CV 算法:)
附:此外,如果可能,最好从更高分辨率的图像开始。看起来您示例中的文本大约 14 像素高。 tesseract 适用于 300 dpi 的 12 点文本,大约 50 像素高,在 600 dpi 时效果更好。尽量使您的字母大小至少为 50,最好是 100 像素。
附言你对 train tesseract 做了什么吗? ?我认为你必须这样做,这里的字体不同,足以成为一个问题。您可能还需要一些东西来识别(而不是惩罚)在您的文本中非常常见的破折号,就像在第二个示例中“T-”被识别为 H.
关于ios - 使用 tesseract 识别车牌,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/19268648/
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