Распознавание автомобильных номеров методом сравнения с шаблонами

ПЕТРОЗАВОДСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ

МАТЕМАТИЧЕСКИЙ ФАКУЛЬТЕТ

Интеллектуальные системы

Распознавание образов

Распознавание автомобильных номеров методом сравнения с шаблонами

Выполнили: 

студенты 5 курса, группа 22506

Уколов А. С.      __________

                                 подпись  

Смирнова Е. А. __________

                                   подпись  

Петрозаводск

2009

Содержание

Постановка задачи………………………………………………………………………..3

Алгоритмическое обоснование метода.              ………………………………………………...4

Программная реализация………………………………………………………………..5

Вывод……………………………………………………………………………………..7
Постановка задачи

Целью проекта является - программа для распознавания автомобильных номеров методом сравнения с шаблонами. Программа должна выводить результат распознавания картинки с автомобильным номером, анализировать его и оценивать правильность(количество неверно распознанных символов). Картинки с номерами заведомо сгенерированы. Необходимо распознать 50 «чистых» и 50 «грязных»(имеют шумы, подобные грязи или дефектам на настоящих номерах) номеров, оценить эффективность разработанной программы.

Алгоритмическое обоснование метода

Программа состоит из следующих основных функций:

      mono(bmp) – перевод картинки в черно-белый цвет;

      prepare(bmp) – функция удаляет шумы с номера;

      GetImageChars(bmp) – функция распознавания номера;

      GetChar(bmp) – функция вырезание символа с номера;

     GetDifferents(char, temple) – сравнение вырезанного символа с шаблоном

Для начала загруженное изображение номера переводится в черно-белый цвет при помощи функции mono(bmp), где bmp сам номер, т.к. дальше программа работает с картинкой, как с матрицей из 0 и 1.

Далее необходимо проверить, есть ли на изображении шумы. Вызывается функция prepare(bmp), где bmp – картинка с номером. Находятся не связные объекты с минимальной площадью черного цвета и переводятся в белый цвет.

После удаления шумов, на номере поочередно вырезаются символы функцией GetChar(bmp), где bmp – это номер. Т.е. каждая буква вписывается в прямоугольник, для последующего сравнения с шаблоном. Шаблоны генерируются при каждом старте программы. По такой формуле высчитывается размер шрифта шаблона:

SizeBegin:=Round(Bmp.Height*0.90); //начальный размер

SizeEnd:=Round(bmp.Height*1.10); //конечный размер

bmp.Height - это высота вырезанного символа с номера.

В цикле от SizeBegin до SizeEnd с шагом 1 генерируется шаблон соответственного размера, далее вызывается функция GetDifferents(char, pattern), где char – это вырезанный символ с номера, а pattern – это сгенерированный шаблон. Происходит построчное сравнение картинки с символом с картинкой шаблоном, и выявляется коэффициент соответствия, чем коэффициент выше, тем больше вероятность, что это тот символ. Такую процедуру проходит каждый вырезанный символ с номера.
Программная реализация

Для реализации программы был выбран язык Delphi.

В главном окне программы пользователю предлагается выбрать изображение с номером (Рис. 1). Изображение должно быть в формате .PNG, либо .BMP. Ширина равна 235 пикселей, высота 50 пикселей.

Рис. 1

После загрузки файла появляется его изображение. (Рис. 2). Далее необходимо нажать кнопку «Распознать» для начала распознавания номера.

Рис. 2

В результате распознавания в поле «Результат» будет записан распознанный номер в текстовом виде. Ниже будет  выведено количество неверно распознанных символов.

Рис. 3

Вывод

Выборка состояла из 50 «чистых» номеров и 50 «грязных» номеров (изображение с шумами). В среднем процент верного распознавания на «чистых» номерах равен 81%, на «грязных» 77%. В ходе анализа работы программы выявлены следующие погрешности:

      Символ «М» воспринимается как символ «Н»

      Символ «Е» воспринимается как символ «В»

      Символ «С» воспринимается как символ «О»

      Символ «О» воспринимается как символ «0»

      Символ «6» воспринимается как символ «8»

Метод уникален тем, что можно распознавать символы на картинке практически любого размера, с неплохой точностью. Т.е. не важно, будет ли это автомобильный номер или просто строка с текстом, программа будет распознавать оба варианта.

Возникновение погрешности обуславливается тем, что при построчном сравнении картинки шаблона с символом, получаются очень схожие коэффициенты соответствия, визуально видно, что символы с погрешностью, довольно-таки мало имеют различий, всего пару пикселей. Для человеческого глаза различия очевидны, но для программы эти отличия малопонятны.