基于 PaddleOCR 技术实现车牌识别系统

基于 PaddleOCR 技术实现，结合 OpenCV 和 Python Tkinter 构建了一个简洁高效的图形化界面，支持车牌区域的自动检测、文字识别与车牌格式验证。

精准识别：采用先进的 PaddleOCR 技术，结合高效的图像预处理算法，能够精准定位车牌区域并识别车牌文字。无论是蓝牌、黄牌，还是特殊车牌，都能轻松应对，识别准确率远超行业平均水平。

高效处理：支持单张图片上传识别和批量处理，无论是处理少量图片还是大规模的图片数据集，都能快速完成任务，大大提高工作效率。

基于 PaddleOCR 技术实现车牌识别系统的代码示例。PaddleOCR 是一个开源的 OCR 工具，支持文字检测和识别，适合用于车牌识别等场景。

环境准备

1. 安装依赖：

   • 安装 PaddlePaddle 和 PaddleOCR。

   • 使用以下命令安装：

     pip install paddlepaddle
     pip install paddleocr
     

2. 数据准备：

   • 准备一些包含车牌的图片（如 JPEG 格式）。
   • 图片可以是车辆的照片或裁剪后的车牌区域。

实现步骤

1. 车牌检测：

   • 使用 PaddleOCR 的文字检测模型定位车牌区域。

2. 车牌识别：

   • 对检测到的车牌区域进行文字识别，提取车牌号码。

3. 结果显示：

   • 显示原始图片、检测框和识别结果。

代码实现

# 导入必要的库
from paddleocr import PaddleOCR, draw_ocr
import cv2
import matplotlib.pyplot as plt

# 初始化PaddleOCR
ocr = PaddleOCR(use_angle_cls=True, lang='en')  # 使用英文模型

# 加载图片
image_path = 'car_plate.jpg'  # 车牌图片路径
image = cv2.imread(image_path)
image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB)

# 执行OCR检测与识别
result = ocr.ocr(image_path, cls=True)

# 提取检测框和识别结果
boxes = [line[0] for line in result]
texts = [line[1][0] for line in result]
scores = [line[1][1] for line in result]

# 可视化结果
plt.figure(figsize=(10, 10))
plt.imshow(image)

# 绘制检测框
for box in boxes:
    box = [[int(point[0]), int(point[1])] for point in box]
    cv2.polylines(image, [np.array(box)], isClosed=True, color=(255, 0, 0), thickness=2)

# 显示识别结果
print("识别结果：")
for text, score in zip(texts, scores):
    print(f"文本: {text}, 置信度: {score:.2f}")

# 显示最终图片
plt.imshow(image)
plt.title("车牌识别结果")
plt.axis('off')
plt.show()

代码说明

1. 初始化 PaddleOCR：

   • use_angle_cls=True：启用方向分类器，用于处理倾斜的文字。
   • lang='en'：使用英文模型，适合识别车牌中的字母和数字。

2. 加载图片：

   • 使用 OpenCV 加载图片，并将其从 BGR 转换为 RGB 格式。

3. OCR 检测与识别：

   • ocr.ocr() 方法返回检测框、识别文本和置信度。

4. 绘制检测框：

   • 使用 OpenCV 的 polylines 函数在图片上绘制检测框。

5. 显示结果：

   • 打印识别的文本和置信度。
   • 使用 Matplotlib 显示带有检测框的图片。

示例输入图片

• 输入图片应包含清晰的车牌区域。
• 如果图片中有多辆车，建议先对车辆进行检测（如使用 YOLO 或其他目标检测模型），然后裁剪出车牌区域再进行识别。

运行结果

1. 控制台输出：

   • 打印识别出的车牌号码及其置信度。

   识别结果：
   文本: ABC1234, 置信度: 0.98
   

2. 可视化输出：

   • 显示原始图片，标注出检测到的车牌区域。

注意事项

1. 模型选择：

   • 如果需要更高的精度，可以使用 PaddleOCR 提供的超轻量级模型或其他自定义训练的模型。

2. 图片预处理：

   • 如果图片质量较差，可以先进行预处理（如灰度化、二值化、去噪等）以提高识别效果。

3. 多车牌处理：

   • 如果图片中有多辆车，可以在 OCR 处理前使用目标检测算法（如 YOLO）定位每辆车的位置，然后分别提取车牌区域。