项目实战 | YOLOv5 + Tesseract-OCR 实现车牌号文本识别
1. 预期效果
先看看预期的效果吧，大概就是这样子的，输入一张图片可以把图片中的车牌号以文本的形式打印出来。目前还比较简陋，以后可以尝试加个PyQt5页面实现更加丰富的功能。
2. 整体流程
- 首先训练一个YOLOv5的车牌检测器；
- 然后将车牌切下来；
- 将切下来的部分通过OpenCV进行形态学处理
- 最后通过Tesseract-OCR识别车牌并在控制台上打印。
3. 准备数据集
这次就不自己标注了，直接找了一个开源的。训练集245 245245张、验证集70 7070张、测试集35 3535张。数据集质量一般。
4. 训练YOLOv5模型
4.1 下载源码
git clone https://github.com/ultralytics/yolov5
4.2 安装环境
pip install -qr requirements.txt
4.3 修改配置文件
license.yaml
train: D:\Pycharm_Projects\datasets\License\train\images val: D:\Pycharm_Projects\datasets\License\valid\images nc: 2 names: ['license-plate', 'vehicle']
4.4 训练模型
数据量比较少，直接用yolov5s跑就可以。
python train.py --weights yolov5s.pt --cfg yolov5s.yaml --datalicense.yaml --epoch 100 --batch-size 16
简单跑了100 100100轮，看着还可以，就直接用了。
4.5 测试模型
python detect.py --source D:\Pycharm_Projects\datasets\License\valid\images --weights runs\train\exp\weights\best.pt
5. 截取车牌
python detect.py --source D:\Pycharm_Projects\datasets\License\valid\images --weights runs\train\exp2\weights\best.pt --save-crop --classes 0
因为数据集质量原因，有一些图拍摄不是很清晰，所以截取到的车牌也不是很清楚，我这里选了一些相对来说清楚一些的。其实到这里我们就可以通过Tesseract-OCR进行识别了，但是不对图像进行处理就识别的话效果很不好，所以我这里还是选择对车牌进行一些形态学处理。
6. 形态学处理
这部分也不算完全意义上的形态学处理吧，我并没有使用腐蚀膨胀等操作，只是使用了几个OpenCV的础操作对车牌进行了处理，大家可以对比一下效果。(其实还有很大的优化空间的)
def Corver_Gray(image_path): # 读取模板图像 img = cv2.imread(image_path) # 转换为灰度图 也可读取时直接转换 ref = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 二值图像 ref = cv2.threshold(ref, 60, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV)[1] return ref
7. Tesseract-OCR安装
7.1 下载 Tesseract-OCR
下载地址：Tesseract-OCR
我下载的是最下面的版本，下载好后直接安装就可以，没有什么坑。
7.2 配置环境变量
7.3 调用Tesseract-OCR
在调用前要导入 pytesseract 包。
pip install pytesseract
随后在YOLOv5项目里新建一个py文件
text = pytesseract.image_to_string(Image.open("test.png")) print(text)
传入图片的路径后就可以在控制台看到最终输出的结果了。
7.4 显示中文
如果想显示车牌上的中文，我们还要下载一个东西，下载地址：tessdata/chi_sim.traineddata
下载好后直接放到如下位置就可以。代码也要改动一下。
8. 完整代码
import cv2 from PIL import Image import pytesseract def Corver_Gray(image_path): # 读取模板图像 img = cv2.imread(image_path) # 转换为灰度图 也可读取时直接转换 ref = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 二值图像 ref = cv2.threshold(ref, 60, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV)[1] return ref def Read_Img(img_path): image = Corver_Gray(img_path) image = cv2.imwrite("test.png", image) return image Read_Img(r"D:\GitHub\Yolov5_Magic\number\1.png") text = pytesseract.image_to_string(Image.open("test.png")) print(text)
9. 数据集及代码资源
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提取码：csdn
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