Báo cáo bài tập lớn học phần Đồ họa và xử lý ảnh (inf5225 2) Đề tài nhận dạng biển số xe Đơn giản

Dé tai nay tập trung vào việc phát triển một hệ thống nhận đạng biển số xe đơn giản nhưng hiệu quả, sử dụng các công nghệ và phương pháp tiên tiền dé thu thập và xử lý thông tin từ biển

TRUONG DAI HOC HAI PHONG

KHOA CONG NGHE THONG TIN

HQC PHAN BO HOA VA XU LY ANH (INF5225.2)

DE TAI

NHAN DANG BIEN SO XE DON GIAN

Giảng viên hướng dẫn: = Th.S NGUYEN THI LANH

Sinh viên thực hiện : Phạm Văn Hoàng

Loi cam on

Qua hành trình nghiên cứu đề tài này, em muốn bảy tỏ lòng biết ơn chân thành

đến Thạc sĩ Nguyễn Thị Lanh, người đã dành thời gian và công sức tận tỉnh hướng dẫn và chỉ bảo em Sự hỗ trợ và sự chia sẻ kiến thức của cô đã đóng vai trò quan trong

trong việc giúp em hoàn thành đề tài này một cách thành công

Em tự nhận thức rằng trong quá trình nghiên cứu, em đã phải đối mặt với nhiều thách thức do tính phức tạp của đề tài cùng với hạn chế về thời gian Mặc đù đã cố găng hết sức đề tìm hiểu và thực hiện nghiên cứu, nhưng không tránh khỏi những thiếu sót có thê xuất hiện trong bản báo cáo này

Với tâm huyết và kiến thức đã tích lũy được, em hy vọng rằng bản báo cáo này

đã thê hiện được sự cô găng của mình và đưa ra một cái nhìn tông quan, dù có những han ché

Em rất mong nhận được sự đóng góp ý kiến, sóp ý xây dựng từ Thạc sĩ Nguyễn Thị Lanh và các bạn đề bản báo cáo trở nên hoàn thiện hơn Cảm ơn sự hồ trợ và sự chia sẻ từ mọi n8ười

Em xin chân thành cảm ơn!

MUC LUC

09098210 1 4 CHƯƠNG I1: GIỚI THIỆU VỀ ĐẼ TÀII s- 5c S221 2E1211E11211 2121122 xe 5 1.1 Lý do chọn TT 5 1.2 Mục đích nghiên cứu của để tài n nTHnnHn HH HH HH He 6 _—_ CHƯƠNG 2: TÔNG QUAN VỀ HỆ THÔNG NHẬN DẠNG BIẾN SỐ XE

"9S 7 2.1 Khái quát chung về hệ thống nhận dạng biển số xe IHấy: 7 2.2 Chụp ảnh bằng camera: - S2 s1 19211211211 21211 1012101211121 0 8 P9 0i n4 9 2.4 Số điểm ảnh: - 5 ST 21121121121 1111 2121122121121 21111 10 2.5 Tách biển số: 5 TS S511 131151151511 151151 11111511111115 1121112112111 se 11 2.6 Tìm vùng màu trắng: 2 + s21 19211121121121121211 1 12211 1e, 12 2.7 Tìm sóc nghiêng và XOâV: 2 2 20 1 2H19 121 111211 19g11 g0 H2 ng 13 2.8 Cắt biển số chính xác: 5s TT 11211 11211212111121 12211 ererrau 15 2.9 Phan ãc 8v 7 16

a Tổng quan về phân đoạn ÏJ tựt: các St 1122121211 xe 16 v87 02.27.1080 na 16

C Chuẩn hóa biÊn SỐ X€: ST ST T111 111111121 1121111 re 17

CHƯƠNG 3: CODE CỦA CHƯƠNG TRÌNH ĐỌC BIÊN SỐ XE ĐƠN GIẢN

LH TH 1n 1 1 1 111 1111 nu n1 1 tán n1 1 n1 111 n1 111 ng ga 19 CHUONG 4: PHAN MEM MOHO 5 S 12 1111211211221 1221012211 1eg 24 4.1 Quy trình cải đặt MOHO 5 S1 2 E1 EE11211111 1121211111121 11t 24 4.2 Quy trình tạo ra chuyên động trong MOHO 5à TS 33 CHƯƠNG §: KẾT LUẬN S 1 11 12112112111 1121 1211111021 36

Muc luc anh Hinh 1 So dé nhan dang bién sé xe NAY ooo = 8 Hinh 2 Hinh anh chup tte camera cece ccccccccececeneensessneeeeneeenssesesteseeneeeeaes 9 Hình 3 Số điểm ảnh (pixel) 5-52 S1 1EE1921221212711112112111121 1 1 1 tru 11 Hình 4 Ảnh tối và ảnh sáng csccsceceecesseeecssesseseessssissecsesssssesevsnsseeeses 13 Hình 5 Ảnh sau khi nhị phân - 2 2 1201211121121 1 1512115121 11211 1128115 tru 13 Hình 6 Ảnh được tách biên nhị BH MMMMMMMMMMWNNNNgg44AM, 14 Hình 7 Ảnh biến đổi sau khi xoay về phương thang dmg cee: 14 Hinh 8 Giai thuat tim goc nghiéng DIED 86.0 cecceceeececeeseeseeseeseesesesseseeseees 15 Hinh 9 Bién sé sau khi cat hoan chink ccccccceccceceesseseceesesseseessseseees 16 Hinh 10 So dé khéi J0I0NI9:118 siẤn xaiiiaẳ4đ4Ả 17 Hình I1 Ảnh sau khi được nhị phân :ccccccccenterehrrrerrrrrrrre 17 Hình 12 Ảnh biển số sau khi được chuẩn hóa 5s 2E 1212221211 xe 18

Hinh 13 Thuật giai hoa bién 86.0000 ccc ccccecs cece ceesesesseescrsesecestesneseteesetenens 18

LOI NOI DAU

Nhận dạng biến số xe là một phần quan trọng của hệ thống giao thông và an ninh Khả năng nhận diện biển số xe không chỉ giúp theo dõi và quản lý phương tiện giao thông mà còn đóng vai trò quan trọng trong việc xác định và giám sát các hoạt động liên quan đến an ninh và an toản Dé tai nay tập trung vào việc phát triển một hệ thống nhận đạng biển số xe đơn giản nhưng hiệu quả, sử dụng các công nghệ và

phương pháp tiên tiền dé thu thập và xử lý thông tin từ biển số xe

Trong thời đại số hóa ngày càng phát triển, việc áp dụng trí tuệ nhân tạo (AI) và công nghệ xử lý ảnh đã mang lại nhiều tiềm năng trong lĩnh vực này Hệ thống nhận dạng biển số xe có thể ứng dụng rộng rãi trong việc tự động phi nhận thông tin về phương tiện giao thông, theo đối vi phạm luật giao thông, cải thiện an ninh tại các

điểm kiểm soát, và hỗ trợ các ứng dụng thông minh liên quan đến giao thông và vận tải

; Chương này sẽ đi sâu vào nghiên cứu và phát triển một hệ thông nhận dạng

biên sô xe dựa trên công nghệ AI, bắt đâu từ việc thu thập đữ liệu, tiên xử lý ảnh, rút trích đặc trưng, vả sau đó áp dụng các thuật toán học máy để nhận dạng và phân loại biển số xe Chúng tôi cũng sẽ xem xét các ứng dụng thực tế của hệ thống này và tiềm

năng phát triển trong tương lai

Hy vọng rằng dé tai này sẽ cung cấp cái nhìn tổng quan và chỉ tiết về quá trình nhận dạng biển số xe đơn giản, đồng thời khám phá các cơ hội và thách thức trong lĩnh

VỰC Hày

Nội dung của báo cáo gồm 5 chương Chương 1: Giới thiệu về đề tài Chương 2: Tông quan về nhận dạng biển số xe máy Chương 3: Code của chương trình đọc biển số xe đơn giản Chương 4: Phần mềm MOHO

Chương 5: Kết luận

CHUONG 1: GIOI THIEU VE DE TAI 1.1 Ly do chon dé tai:

Ung dung rong rai: Xu ly anh co nhiều ứng dụng trong nhiều lĩnh vực, chẳng hạn như y tế (chân đoán hình ảnh y khoa), giao thông (nhận dạng biển số xe, theo dõi phương tiện), công nghiệp (kiểm tra chất lượng sản phẩm), an ninh (nhận dạng khuôn

mặt, phát hiện đối tượng nghi ngờ), và nhiều lĩnh vực khác Do đó, nghiên cứu về xử

ly ảnh có thé mang lai 91a tri thực tế lớn

Phát triển công nghệ: Lĩnh vực xử ly anh liên quan chặt chẽ đến sự phát triển của trí tuệ nhân tạo (AI) và học máy Các thuật toán xử lý ảnh đang phát triển rất nhanh, đặc biệt là trong việc giải quyết các bài toán phức tạp như nhận dạng đối tượng, phân loại hình ảnh, và phát hiện vật thẻ

Tiềm năng ứng dụng thực tế: Nghiên cứu xử lý ảnh thường đi kèm với tiềm

năng ứng dụng thực tế cao Ví dụ, trong lĩnh vực nhận dạng biển số xe, hệ thống nhận dạng biên số xe tự động có thể giúp cải thiện quản lý giao thông, tăng cường an ninh,

và giam tải công việc của con n8ười

Sự phát triển của công nghệ cảm biến và đữ liệu hình ảnh: Sự phát triển của các cảm biến hình ảnh và dữ liệu hình ảnh đã tạo ra nguồn dữ liệu lớn và đa dạng, cho phép các nhà nghiên cứu thử nghiệm và phát triển các thuật toán và ứng dụng xử lý ảnh mới

Thách thức và cơ hội: Lĩnh vực xử lý ảnh đây thách thức với các vấn đề như nhiễu, biến đôi hình dạng, và thay đối ánh sáng Điều này tạo ra cơ hội để nghiên cứu

và phát triển các phương pháp và công nghệ tiên tiến để giải quyết những thách thức

này

1.2 Mục dích nghiên cứu của đề tài:

Nghiên cứu và phát triển công nghệ: Một trong những mục tiêu quan trọng của

đề tài là nghiên cứu và phát triển các phương pháp và công nghé nhan dang bién số xe

sử dụng trí tuệ nhân tạo và xử lý ảnh Điều này bao ôm việc tim hiểu và áp dụng các thuật toán học máy, xử ly anh, và công nghệ liên quan để tạo ra một hệ thống hiệu quả

Xây dựng hệ thong thực tiễn: Một mục tiêu khác là xây dựng một hệ thông

nhận dạng biển số xe thực tế có khả năng hoạt động trong môi trường thực tế Điều này đòi hỏi nghiên cứu về việc thu thập dữ liệu hình ảnh từ các nguôn khác nhau, tiền

xử lý đữ liệu, và triển khai một hệ thống thử nghiệm và đánh giá

Tối ưu hóa hiệu suất: Nghiên cứu nhằm mục đích tối ưu hóa hiệu suất của hệ

thống nhận dạng biến số xe, bao gồm cả khả năng nhận dạng chính xác và tốc độ xử

lý Sự tối ưu hóa nảy có thể liên quan đến việc cải thiện thuật toán, sử dụng phần cứng

tối ưu hóa, và điều chỉnh các tham số quan trọng

Ứng dụng thực tế: Mục tiêu cuối cùng là ứng dụng các kết quả nghiên cứu vào thực tế Hệ thống nhận dạng biển số xe có thể được sử dụng trong các ứng dụng như quan ly giao thong, giam sát an ninh, và các dự án liên quan đến vận tải Điều này giup cải thiện quy trình vả tăng cường an toàn và hiệu suất

Nghiên cứu tiềm năng và phát triển trong tương lai: Cuối cùng, dé tai này cũng

có thê mở ra các hướng nghiên cứu tiềm năng trong tương lai Nghiên cứu sẽ đánh giá các hạn chế hiện tại và đề xuất hướng phát triển mới, bao pôm cả việc áp dụng các công nghé moi nhu hoc sau (deep learning), tăng cường thực tế (AR), và thậm chí sự kết hợp với xe tự lái

CHUONG 2: TONG QUAN VE HE THONG NHAN DANG BIEN SO XE MAY 2.1 Khai quat chung về hệ thống nhận dạng biển số xe máy:

Hệ thống nhận dang biển số xe máy là một ứng dụng của công nghệ xử lý ảnh

va trí tuệ nhân tạo nhằm tự động nhận diện và ghi nhận thông tin từ biến số xe máy

Hệ thống này có khả năng tự động thu thập dữ liệu từ các hình ảnh chứa biển số xe máy, sau đó xử lý và phân loại thông tin từ biển số như số biến, ký tự chữ, ngày tháng sản xuất, và quốc gia phát hành

Hệ thống nhận dạng biển số xe máy đóng vai trò quan trọng trong việc tối ưu hóa quản lý giao thông, tăng cường an ninh, và nâng cao hiệu suất trong các ứng dụng thực tế Đồng thời, việc áp dụng trí tuệ nhân tạo và xử lý ảnh trong lĩnh vực này đang liên tục phát triển và cung cấp nhiều tiềm năng cho tương lai

Tach Phan doan

2.2 Chup anh bang camera:

Hinh 2 Hinh anh chup tir camera Đây là khâu quan trọng nhất của hệ thông bởi vì nếu ảnh chụp bị mờ hay nhiễu thi khi đưa vào nhận dạng sẽ không được Đề chụp ảnh thi ta có thể dung camera hoặc wedcam

2.3 Độ phân giải:

Độ phân giải (resolution) trong ngữ cảnh của xử lý ảnh và hình ảnh là một yếu

tố quan trọng, xác định mức độ chi tiết mà một hình ảnh có thê biêu hiện Độ phân giải thường được đo bằng số lượng pixel (điểm ảnh) trên chiều rộng và chiều cao của hình ảnh Độ phân giải càng cao, hình ảnh càng chỉ tiết và rõ ràng

Vi du, một hình ảnh có độ phân giải 1920x1080 (hoặc được gọi là Full HD) có tong cộng 1.920pixel trên chiều rộng và 1 080pixel trên chiều cao Điều nảy tạo ra tong cộng 2.073.600p¡xel trong hình ảnh So với một hình ảnh có độ phân giải thấp

hon nhu 640x480 (VGA), thi hình ảnh Full HD chứa nhiều chỉ tiết hơn và có độ rõ nét

cao hơn

Độ phân giải quyết định khả năng hiến thị chỉ tiết và độ sắc nét của hình ảnh, và

nó cùng ảnh hưởng đến kích thước của tệp hình ảnh Một độ phân giải cao có thé lam tăng kích thước tệp hình ảnh, trong khi độ phân giải thấp hơn có thể làm giảm kích thước tệp Điều này quan trọng trong việc lưu trữ, truyền tải và xử lý hình ảnh, đặc biệt trong các ứng dụng như xử lý ảnh y khoa, video game, xu ly ảnh số, và nhận dạng biến

SỐ Xe

2.4 Số điểm ảnh:

Số điểm ảnh (pixel) trong một hình ảnh là tổng số điểm ảnh (chẳm ảnh) tồn tại trên hình ảnh đó Pixel là đơn vị nhỏ nhất của một hình ảnh số và là thành phần cơ bản của hình ảnh kỹ thuật số Số điểm ảnh thể hiện độ phân giải của hình ảnh và anh hưởng đến mức độ chỉ tiết và độ rõ nét của hình ảnh đó

Để tính số điểm ảnh trong một hình anh, ban thường thực hiện phép nhân số lượng pixel trên chiều rộng (width) của hình ảnh với sô lượng pixel trên chiều cao (heipht) của hình ảnh Công thức đề tính số điểm ảnh là:

Số điểm ảnh = Chiều rộng (width) x Chiều cao (heipht)

Số điểm ảnh quyết định mức chỉ tiết mà hình ảnh có thể biếu hiện Hình ảnh với

số điểm ảnh cao hơn có khả năng hiến thị chỉ tiết nhỏ hơn và độ rõ nét cao hơn Điều này quan trọng trong các ứng dụng như xử lý ảnh y khoa, thiết kế đồ họa, video game

2.5 Tach bién số:

Đề tách biển số xe ra khói một hình ảnh chứa phương tiện giao thong, ban can

sử dụng kỹ thuật xử lý ảnh và trí tuệ nhân tạo Dưới đây là một số bước tổng quan để thực hiện việc tách biến số xe:

a, Tiên xử lý ảnh: Bước đâu tiên là tiền xử lý ảnh đề làm sạch ảnh và làm nỗi bật phân chứa biến số xe Các bước tiền xử lý có thể bao gồm cân bang mau sac, lam

mờ nên, tăng cường độ tương phản, và loại bỏ nhiễu

b, Phát hiện biến số xe: Tiếp theo, bạn cần phát hiện vị trí của biển số xe trên hình ảnh Điều này có thể được thực hiện bằng cách sử dụng các thuật toán phát hiện vật thể hoặc phát hiện ranh giới Các vùng quan trọng có thể được xác định dựa trên kích thước và hình dạng thường xuất hiện của biến số xe

c, Rút trích biển số: Sau khi đã xác định được vùng chứa biến số, bạn cần rút trích biển số từ vùng đó Điều này thường bao gồm việc sử dụng các thuật toán nhận dạng ký tự (OCR - Optical Character Recognition) dé đọc các ký tự trên biến só

d, Kiểm tra và xử lý ký tự: Khi đã rút trích được các ký tự, bạn cần kiếm tra tính hợp lệ của biển SỐ Điều này bao gồm kiểm tra các ký tự đã nhận dạng có đúng với định dạng biển số xe của quốc gia đó hay không Nếu cần, bạn có thế thực hiện xử

lý yếu tổ như làm rõ văn bản, điều chỉnh độ sáng/tương phản, và sử dụng kiến thức về định dạng biển số đề cải thiện độ chính xác

e, Lưu trữ thông tin biển số: Cuối cùng, thông tin từ biển số xe có thể được lưu trữ trong cơ sở đữ liệu hoặc sử dụng cho mục đích quản ly giao thông, an ninh, hoặc các ứng dụng khác

2.6 Tìm vùng màu trắng:

Vì biển số xe màu trắng nên người thực hiện sẽ nhị phân hóa ảnh bằng cách gắn

giá trị cho các pixel trắng là 1, còn ngược lại lả 0 Đầu tiên chúng ta sẽ biến đổi ảnh gốc thành ảnh xám (có mức sáng từ 0 đến 255), sau đó nhị phân hóa với ngưỡng thích

hợp Nếu ảnh được chụp vào ban đêm hay ban ngày nhưng ít ánh sáng thì mức ngưỡng

sẽ là 120.Còn ban ngày nhiều anh sáng sẽ là 190.Vẫn đề ở đấy là làm sao chúng ta nhận biết được nó sáng hay tối? Người thực hiện đã dựa vào lược đồ mức xám của ảnh.Nếu tần số xuất hiện các pixel có giá trị <64 thì đó là ảnh tối, ngược lại là ảnh

phuong thang thi khi cat biến số sẽ bị phạm vào biển số Chúng ta xác định đổi góc

nghiêng băng phương pháp biên đôi Radon

Trước khi biến đổi Radon, ảnh chứa biển số được biến đổi thành ảnh được tách biên nhị phân

Hình 6 Ảnh được tách biên nhị phân Sau đó, ta tiến hành đổi Radon đề tìm sóc xoay Thực hiện biến đổi Radon với sóc 0 chạy trong khoảng (0:180), ta sẽ được một ma trận với các điểm R(0) với từng sóc 0 và tọa độ pIxel tương ứng

Sau khi biến đôi Radon, chúng ta xác định được góc Rmax, ứng với Rmax thì ta

có được 0 max và góc lệnh là (90 — 0 max) Sau đó chúng ta xử dụng ham Rotate trong MATLAB dé xoay anh voi sóc lệch tìm được

Hình 7 Ảnh biến đổi sau khi xoay về phương thắng dung

Và đây là cách giải thuật của bước này:

Hình 8 Giai thuật tìm góc nghiêng biển số

2.8 Cat bién sé chinh xác:

Sau khi xoay biển số về phương thắng đứng ta thực hiện việc cắt biển số Đây

là một việc rất quan trọng, kết quả của nó quyết định tới kết quả của hệ thống nhận dạng biển số

Ta thực hiện lại việc chọn vùng biên so:

Hình 9 Biển số sau khi cắt hoàn chỉnh

2.9 Phân đoạn ký tự:

a Tổng quan về phân đoạn ký tự:

Kết quả của khối tách biển số là một ảnh mau RGB có chứa biển số xe Để nhận dạng kí tự trong biến số, ta tiến hành phân đoạn kí tự trong biển số Phân đoạn ký tự là việc cắt các ky ty trong biển số xe

Sau khi nhận kết quả của khối tách biến số, khối phân đoạn ký tự bắt đầu tiến hành tách từng ký tự trong biển số Trước khi phân đoạn ký tự, ảnh của biển số được chuyền thành ảnh nhị phân Ảnh nhị phân được chuẩn hóa về kích chuẩn, sau đó tiến hành cắt các ký tự Kết quả của quá trình phân đoạn là một ma trận chứa các ảnh đen trắng của ký tự

Hình 10 Sơ đồ khối phân đoạn ký tự

b Nhị phân biển số xe:

Đây là bước quan trọng để nhận dạng biển số xe Bước nảy sẽ tìm ngưỡng tối

ưu, sau đó tiến hành nhị phân hóa ảnh với ngưỡng vừa tìm được (nhằm làm tang độ

tương phản của ký tự với nên biển số)

Hình 11 Ảnh sau khi được nhị phân

c Chuẩn hóa biến số xe:

Biên sô xe chuân hóa, sau đó được lây bù:

Ỷ

Định dạng kích cỡ

Vv

Hinh 13 Thuat giai héa bién sé