基于HyperLPR的车牌识别（十）

基于HyperLPR的车牌识别（十）

2021SC@SDUSC

源代码下载地址：HyperLPR: HyperLRP是一个开源的、基于深度学习高性能中文车牌识别库，由北京智云视图科技有限公司开发，支持PHP、C/C++、Python语言，Windows/Mac/Linux/Android/IOS 平台。

源码配置的详情见第一篇分析

这次主要分析detect.detectPlateRough()函数，当前文件引入了hyperlpr_py3文件夹下的detect.py文件的detectPlateRough()函数，含义为检测板材粗糙度，对图片进行粗糙度检测并进行有效修剪

def detectPlateRough(image_gray,resize_h = 720,en_scale =1.08 ,top_bottom_padding_rate = 0.05):print(image_gray.shape)if top_bottom_padding_rate>0.2:print("error:top_bottom_padding_rate > 0.2:",top_bottom_padding_rate)exit(1)height = image_gray.shape[0]padding =    int(height*top_bottom_padding_rate)scale = image_gray.shape[1]/float(image_gray.shape[0])image = size(image_gray, (int(scale*resize_h), resize_h))image_color_cropped = image[padding:resize_h-padding,0:image_gray.shape[1]]image_gray = cv2.cvtColor(image_color_cropped,cv2.COLOR_RGB2GRAY)watches = watch_cascade.detectMultiScale(image_gray, en_scale, 2, minSize=(36, 9),maxSize=(36*40, 9*40))cropped_images = []for (x, y, w, h) in watches:cropped_origin = cropped_from_image(image_color_cropped, (int(x), int(y), int(w), int(h)))x -= w * 0.14w += w * 0.28y -= h * 0.6h += h * 1.1;cropped = cropped_from_image(image_color_cropped, (int(x), int(y), int(w), int(h)))cropped_images.append([cropped,[x, y+padding, w, h],cropped_origin])return cropped_images

传入的形参image_gray,resize_h = 720,en_scale =1.08 ,top_bottom_padding_rate = 0.05的含义分别为图片本身，图片调整大小的高度，图片缩放比例以及头部底部与内边距的比率

对头部底部与内边距的比率进行判断，若不在规定大小则结束该错误退出改该编译器

height = image_gray.shape[0]
padding =    int(height*top_bottom_padding_rate)
scale = image_gray.shape[1]/float(image_gray.shape[0])
获取图片的垂直高度，内边距大小以及图片宽与高之比

image = size(image_gray, (int(scale*resize_h), resize_h))
引用了库cv2，函数resize()是根据传入的图片本身image_gray，图片调整的宽度以及图片调整的高度对图片进行缩放，返回一个完成缩放的图片

image_color_cropped = image[padding:resize_h-padding,0:image_gray.shape[1]]

函数image_color_cropped()是根据颜色来裁剪图片，其调用了opencv中的方法，目的是裁剪出车牌照中的车牌图片，除去其他的无关的东西，为之后的分析图片做出有效处理

image_gray = cv2.cvtColor(image_color_cropped,cv2.COLOR_RGB2GRAY)

引用库cv2，函数cvtColor()是根据已裁剪完成的图片image_color_cropped并将其转换成灰度图片

 watches = watch_cascade.detectMultiScale(image_gray, en_scale, 2, minSize=(36, 9),maxSize=(36*40, 9*40))

 
#watch_cascade来自
watch_cascade = cv2.CascadeClassifier('./l')
引用库cv2，调用了函数CascadeClassifier()与函数detectMultiScale()

函数CascadeClassifier()：是Opencv中做人脸检测的时候的一个级联分类器。并且既可以使用Haar，也可以使用LBP特征

函数detectMultiScale()：opencv2中人脸检测使用的是 detectMultiScale函数。它可以检测出图片中所有的人脸，并将人脸用vector保存各个人脸的坐标、大小(用矩形表示)

则通过传输的数据可知，调用这两个函数的目的为对于经过处理后的图片，识别出车牌的具体的位置和大小并且作为数组储存起来