AIoT 정규 62일차

번호판 인식 프로젝트

(참고: https://velog.io/@mactto3487/프로젝트-OpenCV-자동차-번호판-인식)

OpenCV 자동차 번호판 인식

 

프로젝트 계획

1. 번호판 인식 프로그램

• OpenCV를 활용하여 번호판 인식 프로그램 설계
• 카메라가 필요할 수도 있음, 없다면 이미지 파일로 대체
• 최대한 높은 인식률 목표
• 인식 후에 데이터를 pandas를 활용하여 csv파일로 저장 

2. 번호판 등록 - 데이터 베이스 설계

• csv파일에 있는 번호판 데이터 전처리 후 db에 저장
• 가상의 번호판 데이터 베이스 생성
• 스키마 설계
• SQlite or MySQL 사용

3. 관리 프로그램 - GUI 구현

1. 이미지를 불러와서 번호판 인식
2. 인식한 번호판을 DB에서 조회해서 DB에 있다면 Pass, 없으면 Fail

4. 아두이노/서버 모터 사용 차단기 개발?!

• 이건 그냥 간단하게 초음파 센서 사용해서 거리가 가까워지면 서브 모터 사용해서 차단기 올릴 예정

 

1-1. 번호판 인식 프로그램 

import cv2
import pytesseract
pytesseract.pytesseract.tesseract_cmd = 'C:/Program Files/Tesseract-OCR/tesseract'

# 이미지 파일 읽기
image = cv2.imread('img/님 이미지 파일.jpg')
cv2.imshow("Original",image)
# 회색 이미지로 전환
gray_image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

#캐니 엣지 탐지 사용
canny_edge = cv2.Canny(gray_image, 170, 200)

# 엣지를 기준으로 윤곽 찾기
contours, new  = cv2.findContours(canny_edge.copy(), cv2.RETR_LIST, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
contours=sorted(contours, key = cv2.contourArea, reverse = True)[:30]

# 번호판 등고선 및 x,y,w,h 좌표 초기화
contour_with_license_plate = None
license_plate = None
x = None
y = None
w = None
h = None

# 4개의 잠재적인 모서리가 있는 윤곽선을 찾고 그 주변에 ROI 생성
for contour in contours:
        # 등고선 둘레 찾기, 닫힌 등고선이어야 한다
        perimeter = cv2.arcLength(contour, True)
        approx = cv2.approxPolyDP(contour, 0.01 * perimeter, True)
        if len(approx) == 4:
            contour_with_license_plate = approx
            x, y, w, h = cv2.boundingRect(contour)
            license_plate = gray_image[y:y + h, x:x + w]
            break
(thresh, license_plate) = cv2.threshold(license_plate, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)
cv2.imshow("plate",license_plate)
# Tesseract에 이미지를 보내기 전에 노이즈 제거
license_plate = cv2.bilateralFilter(license_plate, 11, 17, 17)
(thresh, license_plate) = cv2.threshold(license_plate, 150, 180, cv2.THRESH_BINARY)

# 텍스트 인식 (한글을 인식할 수 있게 언어를 한국어로 설정)
text = pytesseract.image_to_string(license_plate, lang='kor')
# 차량번호판을 그리고 텍스트 쓰기
image = cv2.rectangle(image, (x,y), (x+w,y+h), (0,0,255), 3) 
image = cv2.putText(image, text, (x-100,y-20), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1, (0,255,0), 2, cv2.LINE_AA)

print("License Plate :", text)

cv2.imshow("License Plate Detection",image)
cv2.waitKey(0)

cv2.imshow("Original",image)

cv2.imshow("plate",license_plate)

cv2.imshow("License Plate Detection",image)

License Plate : 、 123 허 3456

 

이렇게 잘 인식하기는 하는데 " 、 123 허 3456 " 이런 식으로 다른 텍스트가 들어가 있는 것을 볼 수 있다. 이런 건 추후에 db에 넣기 전에 데이터 전처리를 통해서 수정하면 되니 지금은 스킵한다.

 

 

 

번호판을 인식되는 걸 확인했으니 이제 img폴더에 있는 모든 이미지를 인식해서 csv파일로 저장해 보자 

import os
import cv2
import pytesseract
import pandas as pd

# 경로 설정
pytesseract.pytesseract.tesseract_cmd = 'C:/Program Files/Tesseract-OCR/tesseract'
image_folder_path = 'img/'  # 이미지가 있는 폴더 경로
output_csv_file = 'car_num.csv'  # 결과를 저장할 CSV 파일 경로

# 번호판 텍스트 추출 함수
def extract_license_plate_text(image_path):
    image = cv2.imread(image_path)
    gray_image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    canny_edge = cv2.Canny(gray_image, 170, 200)
    contours, _ = cv2.findContours(canny_edge.copy(), cv2.RETR_LIST, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
    contours = sorted(contours, key=cv2.contourArea, reverse=True)[:30]

    for contour in contours:
        perimeter = cv2.arcLength(contour, True)
        approx = cv2.approxPolyDP(contour, 0.01 * perimeter, True)
        if len(approx) == 4:
            x, y, w, h = cv2.boundingRect(contour)
            license_plate = gray_image[y:y + h, x:x + w]
            (thresh, license_plate) = cv2.threshold(license_plate, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)
            license_plate = cv2.bilateralFilter(license_plate, 11, 17, 17)
            (thresh, license_plate) = cv2.threshold(license_plate, 150, 180, cv2.THRESH_BINARY)
            text = pytesseract.image_to_string(license_plate, lang='kor')
            return text.strip()

    return None

# 모든 이미지 파일에서 번호판 텍스트 추출
results = []
for filename in os.listdir(image_folder_path):
    if filename.endswith(('.png', '.jpg', '.jpeg')):
        image_path = os.path.join(image_folder_path, filename)
        text = extract_license_plate_text(image_path)
        results.append({'Image': filename, 'License Plate': text})

# 결과를 CSV 파일로 저장
df = pd.DataFrame(results)
df.to_csv(output_csv_file, index=False)
print("CSV 파일이 성공적으로 생성되었습니다:", output_csv_file)

 

정상적으로 코드를 실행시키면 car_num.csv 파일이 생성된 걸 볼 수 있다.

 

Source Code: https://github.com/jackpraveenraj/Number-Plate-Recognition-Using-OpenCV

GitHub - jackpraveenraj/Number-Plate-Recognition-Using-OpenCV: A fully functioning Number Plate Recognition Software made using