def predict(self, image):
# Input image or frame
self.image = image
for coordinate in self.extractLP(): # detect license plate by yolov3
self.candidates = []
x_min, y_min, width, height = coordinate
LpRegion = self.image[y_min:y_min + height, x_min:x_min + width]
# segmentation
self.segmentation(LpRegion)
# recognize characters
self.recognizeChar()
# format and display license plate
license_plate = self.format()
if len(license_plate) < 8:
continue
# draw labels
self.image = draw_labels_and_boxes(self.image, license_plate,
coordinate)
# cv2.imwrite('example.png', self.image)
return self.image
def predict(self, image):
# Input image or frame
self.image = image
for coordinate in self.extractLP():
self.candidates = []
# convert (x_min, y_min, width, height) to coordinate(top left, top right, bottom left, bottom right)
pts = order_points(coordinate)
# crop number plate
LpRegion = perspective.four_point_transform(self.image, pts)
# segmentation
self.segmentation(LpRegion)
# recognize characters
self.recognizeChar()
# format and display license plate
license_plate = self.format()
# draw labels
self.image = draw_labels_and_boxes(self.image, license_plate, coordinate)
cv2.imwrite('example.png', self.image)
return self.image
def predict(self, image):
# Input image or frame
self.image = image
for coordinate in self.extractLP(): # detect license plate by yolov3
self.candidates = []
# convert (x_min, y_min, width, height) to coordinate(top left, top right, bottom left, bottom right)
pts = order_points(coordinate)
# crop number plate used by bird's eyes view transformation
LpRegion = perspective.four_point_transform(self.image, pts)
# cv2.imwrite('step1.png', LpRegion)
# segmentation
self.segmentation(LpRegion)
# recognize characters
self.recognizeChar()
# format and display license plate
license_plate = self.format()
if len(license_plate) == 0:
license_plate = "khong nhan dien duoc . sorry !"
# draw labels
self.image = draw_labels_and_boxes(self.image, license_plate,
coordinate)
return (self.image, license_plate)
def predict(self, image):
"""
Hàm dự đoán giá trị của biển số xe
:param image:
:return:
Ảnh được chú thích vùng biển số và giá trị
Chuỗi ký tự biển số xe
"""
# Ảnh đầu vào
self.image = image
# Xét các vùng biển số detect được bằng YOLOv3 Tiny
for coordinate in self.extractLP():
# Khởi tạo candidates để lưu giá trị biển số và tọa độ cần chú thích trong ảnh
self.candidates = []
# Chuyển đổi (x_min, y_min, width, height) thành dạng (top left, top right, bottom left, bottom right)
pts = order_points(coordinate)
# Cắt ảnh biển số xe dùng bird's eyes view transformation
LpRegion = perspective.four_point_transform(self.image, pts)
# Xử lý trường hợp biển số 1 dòng và 2 dòng
# Chọn ngưỡng tỷ lệ chiều ngang / chiều dọc là 1.5
# Nếu tỷ lệ này > 1.5 => Biển số 1 dòng
# Ngược lại => Biển số 2 dòng
if (LpRegion.shape[1] / LpRegion.shape[0] > 1.5):
# Tỷ lệ scale
scale_ratio = 40 / LpRegion.shape[0]
(w, h) = (int(LpRegion.shape[1] * scale_ratio),
int(LpRegion.shape[0] * scale_ratio))
else:
# Tỷ lệ scale
scale_ratio = 100 / LpRegion.shape[0]
(w, h) = (int(LpRegion.shape[1] * scale_ratio),
int(LpRegion.shape[0] * scale_ratio))
# Resize ảnh vùng biển số về kích thước chuẩn
# Đối với biển số 2 dòng: chiều cao = 40px
# Đối với biển số 1 dòng: chiều cao = 100px
LpRegion = cv2.resize(LpRegion, (w, h))
# Phân đoạn từng ký tự
self.segmentation(LpRegion)
# Nhận diện các ký tự
self.recognizeChar()
# Định dạng các ký tự biển số
self.lpNumber = self.format()
# Vẽ bounding box và giá trị biển số vào ảnh
self.image = draw_labels_and_boxes(self.image, self.lpNumber,
coordinate)
# Trả về ảnh dự đoán và giá trị biển số xe
return self.image, self.lpNumber
def predict(self, image, name):
# Input image or frame
self.image = image
all_license_plates = []
for coordinate in self.extractLP(): # detect license plate by yolov3
self.candidates = []
# convert (x_min, y_min, width, height) to coordinate(top left, top right, bottom left, bottom right)
pts = order_points(coordinate)
# crop number plate used by bird's eyes view transformation
LpRegion = perspective.four_point_transform(self.image, pts)
# height, width, _ = LpRegion.shape
# LpRegion = LpRegion[:, int(width * 0.1):int(width * 0.9)]
img_path = os.path.join('output/lp/{}.jpg'.format(name))
cv2.imwrite(img_path, LpRegion)
license_plate = self.ocr.predict(LpRegion)
# # segmentation
# self.segmentation(LpRegion, name)
#
# # recognize characters
# self.recognizeChar()
#
# # format and display license plate
# license_plate = self.format()
if license_plate is not None and len(license_plate) > 4:
# draw labels
self.image = draw_labels_and_boxes(self.image, license_plate,
coordinate)
all_license_plates.append(license_plate)
# cv2.imwrite('example.png', self.image)
return self.image, all_license_plates
if image_path is not None: # case 1: detect image
img = cv2.imread(image_path)
# detect faces
result = detect_model.detect_faces(img)
# cropped face
cropped_face, boxes = utils.crop_face(img, result)
# predict
images = (cropped_face - 128.0) / 255.0
predicted_result = multitask_model.predict(images)
# draw label and boxes
output = utils.draw_labels_and_boxes(img, boxes, predicted_result)
# save image
cv2.imwrite('test1.png', output)
# show image
cv2.imshow('Images', output)
if cv2.waitKey(0) & 0xFF == ord('q'):
exit(0)
elif video_path is not None:
# start to the file video stream thread and allow the buffer to
# start to fill
print('[INFO] starting video file thread....')
fvs = FileVideoStream(video_path).start()
time.sleep(1.0)
# coordinates of boxes
left, top = bounding_box[0], bounding_box[1]
right, bottom = bounding_box[0] + bounding_box[2], bounding_box[
1] + bounding_box[3]
# coordinates of cropped image
x1_crop = max(int(left), 0)
y1_crop = max(int(top), 0)
x2_crop = int(right)
y2_crop = int(bottom)
cropped_face = image[y1_crop:y2_crop, x1_crop:x2_crop, :]
face = cv2.resize(cropped_face, (cf.IMAGE_SIZE, cf.IMAGE_SIZE))
faces[i, :, :, :] = face
box = (x1_crop, y1_crop, x2_crop, y2_crop)
boxes.append(box)
# predict
result = model.predict(faces / 255.0)
# Draw bounding boxes and labels on image
image = utils.draw_labels_and_boxes(image, boxes, result, margin)
if image is None:
exit()
image = cv2.resize(image, (img_w, img_h), cv2.INTER_AREA)
cv2.imwrite('hoailinh_result.png', image)
cv2.imshow('img', image)
if cv2.waitKey(0) & 0xFF == ord('q'):
exit()