基于CRNN的中文车牌识别

1、概述

目前HyperLRP是一个开源的、基于深度学习高性能中文车牌识别库，本文主要在其基础上进行改动，自己训练一个crnn车牌识别模型。

2、可识别的车牌类型

单行蓝牌
单行黄牌
新能源车牌
白色警用车牌
使馆/港澳车牌
教练车牌

3、可识别的车牌类型

此处我们有依旧采用HyperLPR的

cascade.xml 车牌检测模型 - 目前效果最好的cascade检测模型

PlateDetection::PlateDetection(std::string filename_cascade)
{cascade.load(filename_cascade);
};void PlateDetection::plateDetectionRough(cv::Mat InputImage, std::vector<PlateInfo>  &plateInfos, int min_w, int max_w)
{cv::Mat processImage;cv::cvtColor(InputImage, processImage, cv::COLOR_BGR2GRAY);std::vector<cv::Rect> platesRegions;cv::Size minSize(min_w, min_w / 4);cv::Size maxSize(max_w, max_w / 4);cascade.detectMultiScale(processImage, platesRegions, 1.1, 3, cv::CASCADE_SCALE_IMAGE, minSize, maxSize);for (auto plate : platesRegions){//此处稍微调整了一下，放大车牌截图int zeroadd_x = static_cast<int>(plate.width * 0.1);int zeroadd_y = static_cast<int>(plate.height * 0.4);int zeroadd_w = static_cast<int>(plate.width * 0.2);int zeroadd_h = static_cast<int>(plate.height * 0.8);plate.x -= zeroadd_x;plate.y -= zeroadd_y;plate.height += zeroadd_h;plate.width += zeroadd_w;cv::Mat plateImage = util::cropFromImage(InputImage, plate);PlateInfo plateInfo(plateImage, plate);plateInfos.push_back(plateInfo);}
}

crnn.onnx端到端的车牌识别模型
车牌识别模型训练可参考：crnn-pytorch: crnn字符识别

PlateRecognizer::PlateRecognizer(std::string filename_crnn)
{net = cv::dnn::readNet(filename_crnn);net.setPreferableBackend(cv::dnn::DNN_BACKEND_OPENCV);//net.setPreferableBackend(cv::dnn::DNN_BACKEND_INFERENCE_ENGINE);net.setPreferableTarget(cv::dnn::DNN_TARGET_CPU);
}inline float PlateRecognizer::Sigmoid(float x, std::vector<float> line_num)
{float sum = 0.f;for (int i = 0; i < line_num.size(); i++)sum += exp(line_num[i]);return static_cast<float>(exp(x) / sum);
}std::pair<std::string, float> PlateRecognizer::getPlateName(cv::Mat &plateImg)
{cv::Mat srcImg = plateImg.clone();if (plateImg.channels() == 3) {cvtColor(plateImg, srcImg, CV_BGR2GRAY);}srcImg.convertTo(srcImg, CV_32F, 1.0 / 255);srcImg -= 0.5; srcImg /= 0.5;cv::Mat blob = cv::dnn::blobFromImage(srcImg);net.setInput(blob);cv::Mat res = net.forward();std::string plate, temp_C = "-";float confidence = 0.0;int length = 0;std::vector<float> temp;for (int r = 0; r < res.size[0]; r++){cv::Mat slice = cv::Mat(1, res.size[2], CV_32F, res.ptr<float>(r));float *line = (float*)res.ptr<float>(r);for (int i = 0; i < slice.size[1]; i++) {temp.push_back(line[i]);}cv::Point p; double m;cv::minMaxLoc(slice, 0, &m, 0, &p);std::string c = p.x > 0 ? alphabet[p.x - 1] : "-";if (c != "-"){if (temp_C != c) {plate += alphabet[p.x - 1];}length++;confidence += Sigmoid((float)m, temp);}temp_C = c;temp.clear();}std::pair<std::string, float> plate_conf("none", 0.f);if (length > 0){plate_conf.first = plate;plate_conf.second = confidence / length;}return plate_conf;
}

4、检测结果

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