動態車牌辨識與EasyOCR | 台灣精品獎-歷屆得獎名單
![動態車牌辨識與EasyOCR](https://i.imgur.com/DERULla.jpg)
2020年11月4日—本文首先紹EasyOCR,並自行訓練以YOLOV4-Tiny為基礎的車牌辨識模型,...使用Objectdetection模型進行訓練,YOLO,SSD亦或EfficientDet皆可。
![動態車牌辨識與EasyOCR](https://i.imgur.com/DERULla.jpg)
一般最常應用車牌OCR的場合,如停車場的出入口收費管制,由於拍攝環境及角度受到嚴格控制,因此就算使用一些著名的開源OCR軟體如Tesseract及EasyOCR等,也能得到令人滿意的辨識率,不過,如果我們想要辨識的場景是行進中的車輛,甚至於是燈光偏弱的夜晚呢?那麼,單純透過影像處理與機器學習的Tesseract是無可避免的需先淘汰下場,其次是EasyOCR與自行訓練模型。本文首先紹EasyOCR,並自行訓練以YOLOV4-Tiny為基礎的車牌辨識模型,與EasyOCR作一比較。
EasyOCR是一套好用的OCR模組,由Jaided AI(一家專長為OCR的AI公司)使用PyTorch開發維護,簡單易用功能也很強大,支援超過70種不同語言的辨識。例如,下圖的上方為輸入圖片,下方為其辨識結果,可看出其效果相當優良。
使用時,會自動依據指定的語言下載對應的模型並存放於~/.EasyOCR/model,亦可手動下載存放於該指定目錄下。其輸出包含bounding box、辨識字串、信心分數。
使用簡便
安裝:
pip install easyocr
使用:
import easyocr
reader = easyocr.Reader([‘ch_sim’,’en’])
result = reader.readtext(‘chinese.jpg’)
只要三行,便能取得圖片中的所有可辨識文字資訊,且同一張圖片中可設定辨識多種語言:
[([[189, 75], [469, 75], [469, 165], [189, 165]], ‘愚园路’, 0.3754989504814148),
([[86, 80], [134, 80], [134, 128], [86, 128]], ‘...
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