Đang tải... (xem toàn văn)
có sơ đồ nguyên lý, sơ đồ khối và lưu đồ giải thuật và code đầy đủ cho NHẬN DẠNG BIỂN số XE TRONG ẢNH dùng MATLAB ...............................................................................................................................................................
ĐỒ ÁN NHẬN DẠNG BIỂN SỐ XE TRONG ẢNH MỤC LỤC DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT RGB: Red Green Blue OCR: Optical Character Recognition CIE : Commision Internationaled Eclairage ĐỒ ÁN TRANG 4/42 CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU VỀ ĐỀ TÀI 1.1.Lý chọn đề tài: Cùng với phát triển khoa học kỹ thuật,nhu cầu lại ngày lớn,khiến lưu lượng giao thông ngày tăng cao,với tình trạng việc quản lý phương tiện giao thông gặp nhiều khó khăn cần nhanh chóng xây dựng hệ thống tự động.Một hệ thống hệ thống nhận dạng biển số xe.Đó hệ thống có khả “đọc” hiểu biển số xe cách tự động Với yêu cầu thiết thực chọn đề tài Nhận Dạng Biển Số Xe Trong Ảnh giao diện MATLAB để áp dụng vào ứng dụng đời sống….như Hệ thống bãi giữ xe.Ứng dụng an toàn giao thông…vv 1.2 Nôi dung đề tài Quá trình xử lý nhận dạng biển số xe thực qua bước sau: Tách biển số: Viêc tách biển số từ ảnh chụp phương pháp xử lý số khó khăn biết vị trí biển số phụ thuộc vào độ sáng ảnh Kết đạt ảnh biển số dạng RGB(Red Green Blue) cắt từ ảnh chụp Phân đoạn ký tự: Sau tiến hành tách biển số việc phân đoạn ký tự.Chuỗi ký tự biển số tách thành ký tự riêng lẽ tạo thành tập ảnh riêng biệt, phục vụ cho việc nhận dạng ký tự.Ảnh ký tự ảnh trắng đen Nhận dạng Ký tự: Sau ký tự biển số tách thành ký tự riêng biệt,và tạo thành chuỗi ký tự chuỗi đưa vào khối nhận dạng ,để tiến hành nhận dạng ký tự chuỗi Nhận Dạng Biền Số Xe Trong Ảnh ĐỒ ÁN TRANG 5/42 1.3 Giới hạn đề tài Việc có nhiều biển số xe với định dạng biển số khác gây khó khăn việc nhận dạng.Do trình nhận dạng dựa vào phương pháp xử lý ảnh trích xuất biển số từ ảnh nên độ sáng khác làm tăng độ phức tạp trình nhận dạng Do thời gian thực đề tài không cho phép, nên đề tài cần giới hạn với điều kiện sau: Biển số có trắng chử đen,có hàng ký tự Biển số nguyên vẹn,không bị tróc sơn hay rỉ sét,không bị che khuất Góc nghiêng biển số không 45 độ so với phương ngang Không bị nhiễu ánh sáng,làm biển số bị chói Biển số rỏ ràng.nhìn trực quan 1.4 Mục tiêu nội dung 1.4.1 Mục tiêu: Xây dựng hệ thống nhận dạng biển số xe tự động 1.4.2.Nội dung Xác định vị trí biển số xe từ hình ảnh Matlab Nhận dạng ký tự thông qua OCR Nhận Dạng Biền Số Xe Trong Ảnh ĐỒ ÁN TRANG 6/42 CHƯƠNG 2: TỔNG QUAN VỀ NHẬN DẠNG ẢNH 2.1 Khái niệm Xử lý nhận dạng ảnh lĩnh vực tương đối chưa áp dụng rộng rãi lĩnh vực khoa học khác Nó có mối quan hệ mật thiết với nhiều nghành khoa học khác lý thuyết thông tin, lý thuyết thống kê, nhận dạng, dùng để nhận dạng chữ số, ký tự, vân tay.mặt người Xử lý ảnh số có nhiều công đoạn cần phải giải như: khôi phục ảnh, thu nhận ảnh, tăng cường ảnh, phân tích ảnh , biến đổi ảnh trình cần phải thực nhiều thuật toán khác Nhận dạng thực phân loại đối tượng biểu diễn theo mô hình chúng gán vào lớp dựa theo mẫu chuẩn quy luật Quá trình xử lý nhận dạng ảnh số tùy thuộc vào điều kiện ứng dụng thực tế mà có nhiều cách áp dụng thuật toán khác việc xử lý nhận dạng quy cách thể sau Hình 1.1.Sơ đồ nhận dạng ảnh tổng quát Thu nhận ảnh: Thu nhận ảnh từ ảnh có sẵn Ảnh thu tín hiệu tương tự Mã hóa: trình biến đổi tín hiệu tương tự sang tín hiệu rời rạc.Sau số hóa lượng tử hóa trước chuyển sang giai đoạn xử lý Phân tích ảnh: bao gồm nhiều công đoạn nhỏ: Nhận Dạng Biền Số Xe Trong Ảnh ĐỒ ÁN TRANG 7/42 Trước hết nâng cao chất lượng ảnh, chất lượng ảnh thu không đạt yêu cầu với nhiều nguyên nhân khác nhau.Sau khôi phục ảnh để làm bật số đặc tính ảnh, hay làm cho ảnh giống với trạng thái gốc Kế tiếp phát đặc tính như: biên, phân vùng ảnh, trích chọn đặc tính, 2.2 LÝ THUYẾT VỀ ẢNH SỐ 2.2.1 Khái niệm ảnh số Ảnh tập hợp điểm Thông tin ảnh lớn Bản chất thông số ảnh có tính vector Malab phần mềm dùng để tính toán kỹ thuật đạc biệt toán ma trận.Matlab cung cấp toolboxes chuyên dụng để giải quyế vấn đề cụ thể xử lý ảnh,mô phỏng,neural,xử lý số tín hiệu… Matlab cung cấp Image Processing toobox,chuyên xử lý ảnh Matlab có tài nguyên vô lớn,có thể nói Matlab phần mềm vô lợi hại giúp cho việc thực giải thuật xử lý nhanh chóng dễ hiểu 2.2.2.Ảnh grayscale Mỗi ảnh biểu diễn ma trận hai chiều,trong giá trị phần tử cho biết độ sáng(mức xám) điểm ảnh đó.Ma trận thể dạng uint8,uint16,double.Ảnh biểu diễn theo kiểu gọi ảnh ‘Trắng Đen” Hình 2.1.Ảnh xám 2.2.3 Ảnh nhị phân Nhận Dạng Biền Số Xe Trong Ảnh ĐỒ ÁN TRANG 8/42 Ảnh biểu diễn ma trận hai chiều thuộc kiểu logical.Mỗi điểm ảnh nhận hai giá trị 0(đen) 1(trắng) Hình 2.2.Ảnh nhị phân 2.2.4 Ảnh RGB Ảnh RGB(Red Green Blue) gọi ảnh “truecolor” tính trung thực Ảnh biểu diễn ma trận ba chiều kích thước m x n x 3, với m x n kích thước ảnh theo pixels Ma trận định nghĩa thành phần màu red, green, blue cho điểm ảnh, thành phần thuộc kiểu uint8, uint16, double.Theo lý thuyết màu Thomas đưa màu tổ hợp từ màu sau: Red : λ (R) = 700nm Green : λ (G) = 546.1 nm Blue : λ (B) = 435.8 nm Cũng theo tổ chức quốc tế chuẩn hóa màu CIE (Commision Internationaled Eclairage ) đưa số tiêu chuẩn để biểu diễn màu Nhận Dạng Biền Số Xe Trong Ảnh ĐỒ ÁN TRANG 9/42 Hình 2.3: Mô hình màu RGB Trích [1] Nhận Dạng Biền Số Xe Trong Ảnh ĐỒ ÁN TRANG 10/42 Hình 2.4: Minh họa ảnh màu sau mã hóa Trích [1] 2.3 Các phương pháp nhận dạng truyền thống Hệ nhận dạng kí tự ( gọi tắt OCR - Optical Character Recognition ) OCR làm việc tốt với trang văn rõ nét Nhận dạng ký tự quang học (dùng kỹ thuật quang học chẳng hạn gương ống kính) nhận dạng ký tự số (sử dụng máy quét thuật toán máy tính) lúc đầu xem xét hai lĩnh vực khác Bởi có ứng dụng tồn với kỹ thuật quang học thực sự, thuật ngữ Nhận dạng ký tự quang học mở rộng bao gồm ý nghĩa nhận dạng ký tự số Hệ nhận dạng ký tự OCR cần có lưu ý khác giửa trang văn hình ảnh Đa số hệ nhận dạng dùng tham số thống kê để phân biệt chữ hình ảnh ( văn bản, màu trắng đen phân bố với nhịp điệu chuẩn, hình ảnh pattern đen trắng phân bố không Có nhiều phương pháp nhận dạng, nói chung quy kiểu: nhận dạng theo mẫu ( template-base ) nhận dạng theo tính chất ( feature - base) Phương pháp nhận dạng theo mẫu so sánh với mẫu chữ lưu sẵn Nhận Dạng Biền Số Xe Trong Ảnh ĐỒ ÁN TRANG 31/42 Hình 4.9: thuật giải phân vùng ký tự 4.4.2.1.Chương trình chọn phân vùng lớn nhất: Trước tiên chương trình xếp phân vùng theo thứ tự diện tích từ nhỏ đến lớn, sau giữ lại phân vùng có diện tích lớn giữ nguyên vị trí chúng trước xếp 4.4.2.2 Chương trình phân vùng: Chương trình tìm vị trí ranh giới ký tự trả số phân vùng tương ứng với số ký tự Nhận Dạng Biền Số Xe Trong Ảnh ĐỒ ÁN TRANG 32/42 Hình 4.10: giải thuật chương trình phân vùng Chương trình vitrimin: tìm vị trí cột ma trận đầu vào mà có giá trị ngưỡng nhỏ giá trị ta đặt Chương trình clean: xóa vị trí ( tìm Chương trình vitrimin ) mà khoảng cách tới vị trí nhỏ 4.4.2.3 Chương trình vitrimin: Đây chương trình quan trọng chương trình phân vùng Chương trình quét toàn ma trận ảnh đầu vào, tìm vị trí “khả nghi”, xóa vị trí mà khoảng cách với vị trí lớn ( lớn khoảng cách cho phép ) thực lại chương trình khoảng vị trí để tiếp tục phân thành nhiều vùng nhỏ Nhận Dạng Biền Số Xe Trong Ảnh ĐỒ ÁN TRANG 33/42 Hình 4.11: giải thuật chương trình con vitrimin Tìm vị trí nhỏ ngưỡng: tìm vị trí ma trận đầu vào có giá trị nhỏ ngưỡng Nếu không tìm vị trí tìm vị trí ta tăng giá trị ngưỡng lên Đoạn chương trình thêm vào vị trí kết thúc có giá trị lớn ngưỡng: vị trí tìm có vị trí hai biên ma trận đầu vào không Tuy nhiên, biên có giá trị lơn ngưỡng ta phải thêm vị trí Nhận Dạng Biền Số Xe Trong Ảnh ĐỒ ÁN TRANG 34/42 4.5/ Tạo mẫu Nhận dạng ký tự có ảnh đối tượng Mô hình nhận dạng biển số xe, dựa vào phương pháp đối sánh mẫu dựa đặc trưng Xây dựng mẫu vào lớp khác nhau, sau gắn nhãn cho lớp Trích chọn đặc trưng: Đây là bước biểu diễn các mẫu bằng các đặc trưng của đối tượng Trong quá trình số liệu ảnh sẽ được thu gọn lại Điều này hết sức cần thiết cho việc tiết kiệm bộ nhớ việc lưu trữ và thời gian tính toán Một phương pháp trích chọn đặc trưng tốt nếu nó trích chọn các đặc trưng của đối tượng mà các đặc trưng đó sẽ giúp cho việc phân biệt được các lớp mẫu khác nhau, đồng thời nó cũng biến đổi được các thuộc tính cố hữu của đối tượng hay các thiết bị thu nhận ảnh tạo Phân lớp : Đây là bước quyết định quá trình nhận dạng Tất cả các bước quá trình xử lý nhằm mục đích cho việc phân tách các mẫu thành công Quá trình phân lớp có thể hiểu là quá trình chuyển đổi các số liệu đầu vào định lượng và các số liệu đầu định tính Đầu của phân lớp có thể là sự lựa chọn rời rạc một lớp số các lớp đã được định nghĩa, hoặc có thể là một vector giá trị thực biểu diễn các giá trị có thể thừa nhận mẫu đó được hình thành từ các lớp tương ứng 4.6/ Tiến hành nhận dạng ký tự Các ký tự sau cách ly ta mang chúng phân thành lớp giống cách tạo lớp mẫu Như vậy, ta lựa chọn lớp ký tự so sánh với lớp có mẫu Kết lần so sánh tìm hệ số tương quan sau tiến hành lưu chúng lớp khác Sau hoàn tất xong ta tiếp tục chọn lớp xem lớp có hệ số tương quan lớn nhất, lớp có tên tương ứng với ký tự ta xuất hình ký tự Nhận Dạng Biền Số Xe Trong Ảnh SVTH:Hồ Anh Nhất ĐỒ ÁN TRANG 35/42 CHƯƠNG 5: MÔ PHỎNG 5.1 Giao diện chuơng trình 5.2 Cập nhật ảnh nhận dạng 5.3 Kết nhận dạng Nhận Dạng Biền Số Xe Trong Ảnh SVTH:Hồ Anh Nhất ĐỒ ÁN TRANG 36/42 Nhận Dạng Biền Số Xe Trong Ảnh SVTH:Hồ Anh Nhất ĐỒ ÁN TRANG 37/42 Chương KẾT LUẬN 6.1 Ưu điểm Xử lý ảnh xác Tốc độ xử lý ảnh nhanh 6.2 Nhược điểm Không nhận dạng lúc nhiều biển số Bị ảnh hưởng điều kiện môi trường ánh sáng Không nhận dạng biển số xe 6.3 Kết luận Sự phát triển công nghệ thông tin có tác động đến nhiều mặt đời sống xã hội phải kể đến lĩnh vực giám sát tự động.trong giám sát tự động,việc giám sát phương tiện giao thông vấn đề trội.Nhiều phủ thành phố giới xây dựng hệ thống giám sát tự động phương tiện giao thông mình.Và hệ thống giám sát lấy biển số xe mục tiêu giám sát 6.4 Hướng phát triển đề tài Việc khắc phục mặt hạn chế cải thiện chương trình khả đáp ứng thời gian thực Trong thực tế, việc điều kiện môi trường xung quanh ảnh hưởng lớn đến việc định vị biển số xe, cần phải thiết lập môi trường ổn định xung quanh như: Cường độ ánh sáng phải thích hợp để ảnh không bị nhiễu Khi đáp ứng tăng độ xác chương trình kết nhận dạng tương đối xác Nhận Dạng Biền Số Xe Trong Ảnh SVTH:Hồ Anh Nhất ĐỒ ÁN TRANG 38/42 Việc thu thập tạo nhiều kí tự để tăng kích thước tập mẫu tăng độ xác chương trình Do đó, hướng để cải thiện chương trình Chương trình có khả ứng dụng cao thực tiễn, giúp việc xử lý hình ảnh liệu trở nên đơn giản tiền đề cho hệ thống nhận dạng tự động Việc ứng dụng công nghệ bán dẫn cho hệ thống nhận dạng tự động làm tăng khả đáp ứng thời gian thực, hướng phát triển đề tài Kết hợp chương trình vào thực tế với việc quẹt thẻ tự động thu phí in xuất biển số xe cho khách hàng Đồng thời ghi xe vào theo tháng, khách hàng thân thuộc… Nhận Dạng Biền Số Xe Trong Ảnh SVTH:Hồ Anh Nhất ĐỒ ÁN TRANG 39/42 Tài liệu tham khảo Tài liệu tiếng Việt: [1] Sách ‘Matlab ứng dụng viễn thông’(TS.Phạm Ngọc Liên-Đặng Ngọc khoa-Trần Thanh Phương) Tài liệu tiếng Anh: [2] Ondrej martinsky, “Algorithmic and mathematical principles of automatic number plate recognition systems ”, brno 2007 [3] Otsu, N (1979), “A Threshold Selection Method from Gray-Level Histograms”, IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics, Vol 9, No 1, pp.62-66 [4] www.mathworks.com Nhận Dạng Biền Số Xe Trong Ảnh SVTH:Hồ Anh Nhất ĐỒ ÁN TRANG 40/42 Phụ lục (code) 1.Chương trình trích xuất biển số xe: clear all; clc; a=imread('test.jpg'); subplot(3,2,1); imshow(a) b=imadjust(a,[.5 5; 6 6],[]); [bs,bsm]=laybiensohoanchinh(b); subplot(3,2,2); imshow(bsm); subplot(3,2,3); imshow(bs); [hang1,hang2]=phanvungchu(bs); subplot(3,2,4); imshow(hang1); subplot(3,2,5); imshow(hang2); [seg1]=character_segmentation(hang1); [seg2]=character_segmentation(hang2); number1 = nhandangso(hang1, seg1); number2 = nhandangso(hang2, seg2); bienso=[number1,'-',number2] 2.Phân vùng chữ function [hang1,hang2] = phanvungchu(bienso); bit_cuoi=50; bit_giua=bit_cuoi/2; hang1 = bienso(1:bit_giua,:); hang2 = bienso((bit_giua+1):bit_cuoi,:); return function [seg] = character_segmentation(bw); DIGIT_WIDTH =28; MIN_AREA = 200; seg = phanvung(bw, DIGIT_WIDTH, MIN_AREA); [x y] = size(seg); if x < for i = : x bw(:,seg(i,2))=0; end; seg = phanvung(bw, DIGIT_WIDTH, MIN_AREA); Nhận Dạng Biền Số Xe Trong Ảnh SVTH:Hồ Anh Nhất ĐỒ ÁN TRANG 41/42 end; area = []; for i = : x pic = bw(:, seg(i,1) : seg(i,2), :); area(i) = bwarea(pic); end; area1 = sort(area); seg = seg'; for j = 1:(length(area1)-4) i = find(area == area1(j)); len = length(area); if i == area = [area(2:len)]; seg = [seg(:,2:len)]; elseif i == len area = [area(1:i-1)]; seg = [seg(:,1:i-1)]; else area = [area(1:i-1) area(i+1:len)]; seg = [seg(:,1:i-1) seg(:,i+1:len)]; end; end; seg = seg'; return; -function [segmentation] = phanvung(im, digit_width, min_area); segmentation = []; t = sum(im); seg = clean(vitricuctieu(t, 2, 1, digit_width), 3); j = 1; for i = : (length(seg) - 1) band_width = seg(i+1) - seg(i); maxi = max(t(1, seg(i):seg(i+1))); if(maxi * band_width > min_area) segmentation(j, 1) = seg(i); segmentation(j, 2) = seg(i+1); j = j + 1; end; end; return; -function [s] = vitrimin(t, val, offset, digit_width); s = find(t < val); if(length(s) < 2) Nhận Dạng Biền Số Xe Trong Ảnh SVTH:Hồ Anh Nhất ĐỒ ÁN TRANG 42/42 s = vitrimin (t, val + 1, offset, digit_width); return; end; if((t(1,1) >= val) && s(1) ~= 1) s = [1 s]; end; if((t(1, length(t)) >= val) && s(length(s)) ~= length(t)) s = [s length(t)]; end; s = add(s, offset - 1); s = clean(s, 3); while bad_digit(s, digit_width) == for i = 1: (length(s) - 1) if (s(i + 1) - s(i)) > digit_width sub_vec = t(1, s(i) - offset + : s(i+1) - offset + 1); s = [s(1 : i) vitricuctieu(sub_vec, val + 1, s(i), digit_width) s(i+1 : length(s))]; end; end; end; return; -function [bool] = bad_digit(s, digit_width); if length(s) == bool = 0; return; end; tmp = s(1); bool = 0; for i = : length(s) if(s(i) - tmp) > digit_width bool = 1; return; end; tmp = s(i); end; return; -function [t] = clean(s, val); t = []; len = length(s); i = 2; j = 1; while i val t(j) = s(i-1); j = j + 1; end; t(j) = s(i); j = j + 1; i = i + 1; end; return; function [t] = add(s, val); len = length(s); t = []; for i = 1:len t(i) = s(i) + val; end; return; 3.Nhận dạng ký tự function number2 = nhandangso(hang2, seg2) number2 = []; for i = 1:size(seg2, 1) input = hang2(:, seg2(i,1) : seg2(i,2), :); ima=input; run('OCR.m'); load OCR.mat; number2= [number2,letter]; end return; %OCR re=ima; load templates; global templates num_letras=size(templates,2); imgn=re; Nhận Dạng Biền Số Xe Trong Ảnh SVTH:Hồ Anh Nhất ĐỒ ÁN TRANG 44/42 [L Ne] = bwlabel(imgn); for n=1:Ne [r,c] = find(L==n); n1=imgn(min(r):max(r),min(c):max(c)); img_r=imresize(n1,[42 24]); letter=read_letter(img_r,num_letras); if letter=='8' if img_r(2,1)==img_r(41,2) letter='8'; if img_r(11,20)==img_r(28,20) letter='8'; else letter='6'; end else letter='B'; end end %%% if letter=='A' if img_r(41,6)==img_r(41,18) letter='A'; else letter='4'; end end %%% if letter=='Z' if img_r(40,2)==img_r(2,2) letter='Z'; else letter='2'; end end %%%%%%%%%% if letter=='0' if img_r(14,21)==1 letter='0'; else letter='G'; end end end Nhận Dạng Biền Số Xe Trong Ảnh SVTH:Hồ Anh Nhất ĐỒ ÁN TRANG 45/42 save OCR.mat; %CREATE TEMPLATES %Letter A=imread('letters_numbers\A.bmp');B=imread('letters_numbers\B.bmp'); C=imread('letters_numbers\C.bmp');D=imread('letters_numbers\D.bmp'); E=imread('letters_numbers\E.bmp');F=imread('letters_numbers\F.bmp'); G=imread('letters_numbers\G.bmp');H=imread('letters_numbers\H.bmp'); I=imread('letters_numbers\I.bmp');J=imread('letters_numbers\J.bmp'); K=imread('letters_numbers\K.bmp');L=imread('letters_numbers\L.bmp'); M=imread('letters_numbers\M.bmp');N=imread('letters_numbers\N.bmp'); O=imread('letters_numbers\O.bmp');P=imread('letters_numbers\P.bmp'); Q=imread('letters_numbers\Q.bmp');R=imread('letters_numbers\R.bmp'); S=imread('letters_numbers\S.bmp');T=imread('letters_numbers\T.bmp'); U=imread('letters_numbers\U.bmp');V=imread('letters_numbers\V.bmp'); W=imread('letters_numbers\W.bmp');X=imread('letters_numbers\X.bmp'); Y=imread('letters_numbers\Y.bmp');Z=imread('letters_numbers\Z.bmp'); %Number one=imread('letters_numbers\1.bmp'); two=imread('letters_numbers\2.bmp'); three=imread('letters_numbers\3.bmp');four=imread('letters_numbers\4.bmp'); five=imread('letters_numbers\5.bmp'); six=imread('letters_numbers\6.bmp'); seven=imread('letters_numbers\7.bmp');eight=imread('letters_numbers\8.bmp'); nine=imread('letters_numbers\9.bmp'); zero=imread('letters_numbers\0.bmp'); %*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*letter=[A B C D E F G H I J K L M N O P Q R S T U V W X Y Z]; number=[one two three four five six seven eight nine zero]; character=[letter number]; templates=mat2cell(character,42,[24 24 24 24 24 24 24 24 24 24 24 24 24 24 24 24 24 24 24 24 24 24 24 24 24 24 24 24 24 24 24 24 24 24 24 24]); save ('templates','templates') 2.63% Nhận Dạng Biền Số Xe Trong Ảnh SVTH:Hồ Anh Nhất ... = start(i).Boundingbox( 3) } } Diện tích vùng trắng S_pixel_trắng { S_pixel_trắng = start(i).Area } Nhận Dạng Biền Số Xe Trong Ảnh ĐỒ ÁN TRANG 17/42 Diện tích biển số S _biển số { S _biển số = W... tiêu: Xây dựng hệ thống nhận dạng biển số xe tự động 1.4.2.Nội dung Xác định vị trí biển số xe từ hình ảnh Matlab Nhận dạng ký tự thông qua OCR Nhận Dạng Biền Số Xe Trong Ảnh ĐỒ ÁN TRANG 6/42 CHƯƠNG... biển số xe bước quan trọng trình nhận dạng biển số xe Khối chia làm giai đoạn Giai đoạn 1: Định vị trí biển số ảnh Giai đoạn 2: Dùng giải thuật để cắt biển số xe khỏi ảnh chụp xoay biển số