基于CNN的车牌识别算法，Opencv车牌识别算法， Pytorch框架/sqlite数据库/pyqt5界面

基于CNN的车牌识别算法，Opencv车牌识别算法， Pytorch框架/sqlite数据库/pyqt5界面

有GUI登录界面，识别准确率高，可识别蓝色和绿色车牌，
使用SqLite数据库实现对车牌数据的增删查改

算法识别准确率高于模版匹配法和机器学习
字符识别模型准确率为 96%

使用传统图像处理算法提取车牌区域，然后使用 Pytorch 框架的字符识别模型识别车牌字符
提供丰富的测试用例，提供字符识别网络数据集，可自己训练字符识别模型

以下文字及示例代码仅供参考！

文章目录

• • • 1. 车牌检测 - 使用OpenCV
    • 2. 字符分割与识别 - 使用PyTorch
    • 3. 数据库存储 - 使用SQLite
    • 4. 用户界面 - 使用PyQt5
    • 结合所有组件

构建一个基于CNN的车牌识别系统，结合OpenCV进行车牌检测、PyTorch框架用于字符识别、SQLite数据库存储车牌信息以及PyQt5创建用户界面，是一个全面且实用的项目。下面将分步骤介绍如何实现这个系统，并提供部分代码示例。

1. 车牌检测 - 使用OpenCV

首先，使用OpenCV进行车牌区域的定位和提取。虽然可以训练自己的模型来专门检测车牌，但为了简化流程，这里我们采用一种基于边缘检测和形态学操作的方法。

import cv2import numpy as npdef detect_plate(img): gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 高斯模糊 blur = cv2.GaussianBlur(gray, (5, 5), 0) # 边缘检测 edged = cv2.Canny(blur, 50, 150) # 形态学操作 kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (18, 4)) closed = cv2.morphologyEx(edged, cv2.MORPH_CLOSE, kernel) contours, _ = cv2.findContours(closed.copy(), cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) for contour in contours: x, y, w, h = cv2.boundingRect(contour) aspect_ratio = w/h if 3 < aspect_ratio < 6: # 假设车牌宽高比在3到6之间 return img[y:y+h, x:x+w] return None

2. 字符分割与识别 - 使用PyTorch

接下来，使用PyTorch训练一个简单的CNN模型来识别车牌上的字符。这通常需要一个包含各种字体和风格的字符图像的数据集（如Chars74K）。

import torchimport torch.nn as nnimport torch.optim as optimclass SimpleCNN(nn.Module): def __init__(self): super(SimpleCNN, self).__init__() self.conv1 = nn.Conv2d(1, 32, kernel_size=3) self.pool = nn.MaxPool2d(2, 2) self.fc1 = nn.Linear(32 * 13 * 13, 512) self.fc2 = nn.Linear(512, 36) # 数字+字母共36类 def forward(self, x): x = self.pool(F.relu(self.conv1(x))) x = x.view(-1, 32 * 13 * 13) x = F.relu(self.fc1(x)) x = self.fc2(x) return x# 加载预训练模型model = SimpleCNN()model.load_state_dict(torch.load(\'char_recognition_model.pth\'))model.eval()

3. 数据库存储 - 使用SQLite

使用SQLite数据库存储识别出的车牌信息。

import sqlite3def store_plate_info(plate_number): conn = sqlite3.connect(\'plates.db\') c = conn.cursor() c.execute(\'\'\'CREATE TABLE IF NOT EXISTS plates (id INTEGER PRIMARY KEY, plate TEXT)\'\'\') c.execute(\"INSERT INTO plates (plate) VALUES (?)\", (plate_number,)) conn.commit() conn.close()

4. 用户界面 - 使用PyQt5

最后，使用PyQt5创建一个图形用户界面来展示识别结果并允许用户交互。

from PyQt5.QtWidgets import QApplication, QLabel, QWidget, QVBoxLayoutimport sysclass PlateRecognitionUI(QWidget): def __init__(self): super().__init__() self.initUI() def initUI(self): self.setWindowTitle(\'车牌识别系统\') layout = QVBoxLayout() self.label = QLabel(\'识别结果：无\') layout.addWidget(self.label) self.setLayout(layout)if __name__ == \'__main__\': app = QApplication(sys.argv) ex = PlateRecognitionUI() ex.show() sys.exit(app.exec_())

结合所有组件

上述各部分展示了如何分别处理车牌检测、字符识别、数据存储和用户界面设计。实际应用中，你需要将这些组件结合起来，比如在车牌检测后调用字符识别函数，然后将结果存储到数据库并在界面上显示。