XỬ lý ẢNH để NHẬN DẠNG BẢNG số XE (có code)

XỬ lý ẢNH để NHẬN DẠNG BẢNG số XE (có code) ...................................... XỬ lý ẢNH để NHẬN DẠNG BẢNG số XE (có code) ...................................... XỬ lý ẢNH để NHẬN DẠNG BẢNG số XE (có code) ...................................... XỬ lý ẢNH để NHẬN DẠNG BẢNG số XE (có code) ...................................... XỬ lý ẢNH để NHẬN DẠNG BẢNG số XE (có code) ......................................

ĐỒ ÁN XỬ LÝ ẢNH ĐỂ NHẬN DẠNG BẢNG SỐ XE MỤC LỤC DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ VI DANH MỤC CÁC BẢNG BIỂU VIII DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT VIII ƯCƠHNG1 GIỚI THIỆU ĐỀ TÀI 1.1 Đặt vấn đề: 1.2 Chức hệ thống: ƯCƠHNG2 TÌM HIỂU VỀ ẢNH .2 2.1 Các đại lượng đặc trưng ảnh .2 2.1.1 Ảnh số 2.1.2 Các đại lượng đặc trưng 2.2 Tổng quan xử lý ảnh .6 2.2.1 Khái niệm xử lý ảnh 2.2.2 Các vấn đề xử lý ảnh ƯCƠHNG3 THUẬT TOÁN NHẬN DẠNG BẢNG SỐ XE .9 3.1 Các bước thực 3.2 Giải thuật xử lý ảnh bảng số xe .9 3.2.1 Tách bảng số .9 3.2.2 Phân đoạn ký tự 16 3.2.3 Nhận dạng ký tự .18 3.2.4 Phân biệt bảng số xe máy xe ô tô .22 ƯCƠHNG4 NHẬN XÉT VÀ KẾT LUẬN .24 4.1 Ưu nhược điểm đề tài 24 4.2 Khả ứng dụng đề tài phát triển 24 TÀI LIỆU THAM KHẢO 25 PHỤ LỤC 26 DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ Hình2-1: Ảnh nhị phân Hình2-: Ảnh xám Hình2-3: Ảnh màu Hình2-4: Pixel Hình2-5: Mức xám Hình3-1: Quá trình nhận dạng bảng số xe Hình3-2: Giải thuật cắt vùng bảng số 11 Hình3-: Ảnh tương phản 12 Hình3-4: Xố vùng có diện tích nhỏ .13 Hình3-5: Loại bỏ vùng liên kết nhỏ lớn .13 Hình3-8: Biển số cắt .15 Hình3-9: Giải thuật phân đoạn ký tự 16 Hình3-10: Quá trình nhị phân đảo giá trị pixel .17 Hình13-: Các vùng trắng thỏa điều kiện .18 Hình3-12: Các ký tự cắt 18 Hình3-1: Tỉ lệ so sánh kí tự với mẫu so sánh 21 Hình3-14: Chọn kí tự dựa tỉ lệ 22 Hình3-15: Phân biệt bảng số xe máy ô tô 23 Hình3-16: Hình ảnh xe máy xe ô tô thực tế .23 DANH MỤC CÁC BẢNG BIỂU DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT ĐỒ ÁN Trang 1/30 CHƯƠNG GIỚI THIỆU ĐỀ TÀI 1.1 Đặt vấn đề:  Đời sống đại phát triển nhanh, kèm theo phương tiện Mà phương tiện lại cần thiết có giá trị cao khu ở, làm việc giải trí khơng gần Vì cần cách quản lý phương tiện thuận tiện, phù hợp với thời đại  Trong thời buổi cơng nghệ hố nay, việc làm lặp lặp lại tự động hố để tiết kiệm sức lực, nhân cơng Kiểm tra xe vào bãi gửi xe không ngoại lệ Xử lý ảnh biển số xe qua camera cách tối ưu 1.2 Chức hệ thống: Hệ thống giao diện đơn giản dễ sử dụng có chức năng, nhận diện biển số xe qua ảnh, phân biệt biển số xe ô tô xe máy, xuất biển số xe dạng liệu text để dễ dàng xử lý cho chức khác (lưu data, so sánh với text khác) CHƯƠNG TÌM HIỂU VỀ ẢNH XỬ LÝ ẢNH ĐỂ NHẬN DẠNG BẢNG SỐ XE ĐỒ ÁN Trang 2/30 2.1 Các đại lượng đặc trưng ảnh 2.1.1 Ảnh số Ảnh khung lớn (thường hình chữ nhật) tập trung nhiều vng nhỏ bên Mỗi ô vuông nhỏ thể màu sắc gọi pixel Khi xếp vuông màu sắc theo thứ tự hợp lý thể xác người nhìn thấy Một ảnh thường có định dạng 2D, ta dùng toạ độ chiều x,y để thể vị trí vng Có kiểu ảnh:  Ảnh đen trắng (ảnh nhị phân): ảnh có màu đen trắng Ơ vng màu đen giá trị vng màu trắng Hình 2-1: Ảnh nhị phân  Ảnh xám (ảnh đơn sắc): Biểu diễn ảnh kiểu mức trắng giảm dần đến đen Ảnh xám chuyển đổi cách loại bỏ màu sắc độ bảo hoà giữ lại độ sáng Quy định từ trắng tới đen có 28 = 255 mức XỬ LÝ ẢNH ĐỂ NHẬN DẠNG BẢNG SỐ XE ĐỒ ÁN Trang 3/30 Hình 2-2: Ảnh xám  Ảnh màu (RGB): ảnh có màu sắc đầy đủ tự nhiên Mỗi môt màu phối từ ba màu đỏ, xanh lục, xanh lam theo tỉ lệ khác Hình 2-3: Ảnh màu Định dạng ảnh: XỬ LÝ ẢNH ĐỂ NHẬN DẠNG BẢNG SỐ XE ĐỒ ÁN Trang 4/30 - JPEG (Joint Photographic Experts Group) xuất năm 1992, độ sâu 24 bit tương đương 224 = 16777216 màu Là định dạng phổ biến cho file ảnh kỹ - thuật số Có ".JPG" ".JPEG" PNG (Portable Network Graphics) phát tri ển năm 1996 Nó m ột - tập tin đồ hoạ rastẻ, hỗ trợ nén liệu không bị suy giảm GIF (Graphics Interchange Format) thường nhắc tới ảnh động GIF đơn giản, tập trung hình ảnh l ại với cho xu ất hi ện với tốc độ 24 khung hình giây, làm mắt người cảm nhận nh - xem video TIFF (Tagged Image Format File) đời năm 1986 b ởi Aldus Corp, - định dạng ảnh chất lượng cao sử dụng nhiều cho việc scan BMP (còn có tên gọi khác Window bitmap): thường có đ ịnh d ạng 24 bit Đặc điểm bật điểm ảnh ghi trực tiếp vào tập tin, không thông qua thuật toán Một ểm ảnh mô tả hay nhiều byte tuỳ thuộc vào định dạng bit Nhược ểm có kích thước lớn chiếm dung lượng lớn so với định dạng ảnh khác 2.1.2 Các đại lượng đặc trưng  Điểm ảnh (Pixel): phần tử nhỏ hình ảnh Mỗi điểm ảnh tương ứng với giá trị định Trong ảnh xám bit, giá trị điểm ảnh từ 255 tương ứng với cường độ ánh sáng điểm Mỗi điểm ảnh có màu nhất, thể dựa tên tỉ lệ định màu đỏ, xanh lục xanh lam Bằng cách phốt ba màu ta tạo màu tự nhiên XỬ LÝ ẢNH ĐỂ NHẬN DẠNG BẢNG SỐ XE ĐỒ ÁN Trang 15/30 Hình 3-10: Quá trình nhị phân đảo giá trị pixel 3.2.2.2Tìm vùng trắng Ngồi vùng trắng chứa ký tự biển số lúc vùng trắng khác vùng nhiễu nhỏ cần loại trừ Ta tiến hành loại bỏ vùng trắng có diện tích bé 100 pixel ảnh Rồi xét điều kiện trước cắt 3.2.2.3Xét điều kiện, cắt ký tự Để đảm bảo cắt ký tự ta xét thêm điều kiện:  Tỷ lệ chiều cao chiều ngang  Tỷ lệ diện tích ký tự diện tích toàn biển số XỬ LÝ ẢNH ĐỂ NHẬN DẠNG BẢNG SỐ XE ĐỒ ÁN Trang 16/30 Hình 3-11: Các vùng trắng thỏa điều kiện Hình 3-12: Các ký tự cắt 3.2.3 Nhận dạng ký tự Sau có ma trận ảnh ký tự có biển số ta tiến hành bước trình nhận dạng biển số xe nhận dạng ký tự hiển thị dạng text Thực chất, trình nhận dạng trình đổi ma trận điểm ảnh ký tự thành mã ASCII tương ứng với ký tự Để làm điều người ta đem so sánh ma trận ký tự với tất ma trận tập mẫu, ma trận mẫu có khả giống nhiều ký tự cần tìm XỬ LÝ ẢNH ĐỂ NHẬN DẠNG BẢNG SỐ XE ĐỒ ÁN Trang 17/30 Trong lĩnh vực nhân dạng, có phương pháp để nhận dạng phương pháp so khớp mẫu phương pháp sử dụng mạng neural nhân tạo  Phương pháp so khớp mẫu: Đối với phương pháp ký tự có tập ma trận ký tự mẫu Phương pháp đơn giản Việc nhận dạng dựa so khớp ma trận ảnh ký tự cần nhận dạng ma trận ảnh mẫu Kết ký tự nhận kết có tỉ lệ trùng khớp cao Phương pháp đơn giản hiệu trường hợp tập ảnh cần nhận dạng thường sai lệch so với mẫu Phù hợp với việc nhận dạng hình ảnh có kích thướng định dạng cố định Kích cỡ ảnh không nhiều thay đổi  Phương pháp sử dụng mạng neural nhân tạo: Mạng neural nhân tạo thiết kế dựa mơ hình mạng neural thần kinh với phần tử neural nhân tạo mơ mạng neural sinh học Tín hiệu ngõ vào sau qua mạng neural tính tốn ngõ mạng so sánh với tín hiệu đích mong muốn Mạng tiếp tục cập nhật điều chỉnh trọng số ngưỡng thỏa mãn ngõ yêu cầu Phương pháp cho độ xác cao việc sử dụng phức tạp cần có thời gian, phù hợp ứng dụng nhận dạng có độ sai lệch cao so với mẫu 3.2.3.1Lựa chọn phương pháp Sau xem xét điều kiện, em định chọn phương pháp so khớp mẫu lý như:  Ảnh đầu vào thường khơng thay đổi nhiều vị trí dừng xe cố định, xe khác chiều dài không ảnh hưởng nhiều XỬ LÝ ẢNH ĐỂ NHẬN DẠNG BẢNG SỐ XE ĐỒ ÁN Trang 18/30  Biển số quy chuẩn theo định dạng kích thước ký tự nên ma trận ảnh không nhiều thay đổi  Vùng biển số phân biệc vùng trắng chữ đen rõ ràng Việc lấy mẫu ma trận ảnh mẫu dựa ảnh mẫu thật tế biển số xe mà em chụp Trong đề tài ký tự có ma trận ký tự mẫu Việc sử dụng nhiều ký tự mẫu cho độ xác cao lại hạn chế tốc độ xử lý 3.2.3.2Kết nhận dạng Có nhiều chữ số chữ nên em lấy ví dụ tiêu biểu số "1" Thuật tốn so sáng độ khớp bit sau suy tỉ lệ giống Từ chọn chữ số có tỉ lệ cao Chữ Z số 2, chữ S số giống nên nhiều có nhầm lẫn Kí tự thứ bảng số xe máy ô tơ thường chữ Vì em tách riêng mẫu so sánh số so sánh chữ Khi đến kí tự thứ so sánh với mẫu chữ kí tự lại so sánh với mẫu số XỬ LÝ ẢNH ĐỂ NHẬN DẠNG BẢNG SỐ XE ĐỒ ÁN Trang 19/30 Hình 3-13: Tỉ lệ so sánh kí tự với mẫu so sánh XỬ LÝ ẢNH ĐỂ NHẬN DẠNG BẢNG SỐ XE ĐỒ ÁN Trang 20/30 Hình 3-14: Chọn kí tự dựa tỉ lệ 3.2.4 Phân biệt bảng số xe máy xe ô tô Trong đề tài phân biệt dựa bảng xe máy bảng trước xe ô tô Trong trường hợp đó, bảng số xe máy có chiều rộng bảng số xe tơ có hàng bảng xe tơ có hàng Ta lấy tất kí tự chia cho chiều rộng, cần có kí tự có tỉ lệ lớn 0,4 ta xác định bảng số xe máy XỬ LÝ ẢNH ĐỂ NHẬN DẠNG BẢNG SỐ XE ĐỒ ÁN Trang 21/30 Hình 3-15: Phân biệt bảng số xe máy ô tô Khi bị hạn chế máy camera sử dụng máy lắp biển số sau Ta sử dụng thuật tốn đếm kí tự hàng bên để phân biệt xe kí tự với xe máy kí tự với xe tơ Hình 3-16: Hình ảnh xe máy xe ô tô thực tế CHƯƠNG NHẬN XÉT VÀ KẾT LUẬN XỬ LÝ ẢNH ĐỂ NHẬN DẠNG BẢNG SỐ XE ĐỒ ÁN Trang 22/30 4.1 Ưu nhược điểm đề tài  Ưu điểm:  Giao diện đơn giản dễ sử dụng  Nhận diện nhanh chóng, tốc độ xử lý cao  Bảng số đâu hình khơng cần nằm  Nhược điểm:  Với ảnh có ánh sáng chói, bủi bẩn nhiều khó nhận diện  Chưa nhận dạng bảng số nghiêng nhiều 4.2 Khả ứng dụng đề tài phát triển Đề tài thích hợp ứng dụng vào nơi cần quản lý xe cộ có người giám sát Từ đề tài ta phát triển lên thu phí xe tự động kết hợp với barie chắn ngang Khi người dùng quẹt thẻ từ khớp với dãy số nhận diện từ trước, barie tự đông mở lên để xe qua TÀI LIỆU THAM KHẢO Tài liệu mạng internet: https://www.youtube.com/channel/UCIWZv_ydM2JkG3Q0lkJzyrg http://www.8bitdaily.com/miss-8bit-gaming/ XỬ LÝ ẢNH ĐỂ NHẬN DẠNG BẢNG SỐ XE ĐỒ ÁN Trang 23/30 PHỤ LỤC function varargout = DoAn3_Guide(varargin) gui_Singleton = 1; gui_State = struct('gui_Name', mfilename, 'gui_Singleton', gui_Singleton, 'gui_OpeningFcn', @DoAn3_Guide_OpeningFcn, 'gui_OutputFcn', @DoAn3_Guide_OutputFcn, 'gui_LayoutFcn', [] , 'gui_Callback', []); XỬ LÝ ẢNH ĐỂ NHẬN DẠNG BẢNG SỐ XE ĐỒ ÁN Trang 24/30 if nargin && ischar(varargin{1}) gui_State.gui_Callback = str2func(varargin{1}); end if nargout [varargout{1:nargout}] = gui_mainfcn(gui_State, varargin{:}); else gui_mainfcn(gui_State, varargin{:}); end % End initialization code - DO NOT EDIT % - Executes just before DoAn3_Guide is made visible function DoAn3_Guide_OpeningFcn(hObject, eventdata, handles, varargin) handles.output = hObject; % Update handles structure guidata(hObject, handles); % UIWAIT makes DoAn3_Guide wait for user response (see UIRESUME) % uiwait(handles.figure1); % - Outputs from this function are returned to the command line function varargout = DoAn3_Guide_OutputFcn(hObject, eventdata, handles) % varargout cell array for returning output args (see VARARGOUT); % hObject handle to figure % eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB % handles structure with handles and user data (see GUIDATA) % Get default command line output from handles structure varargout{1} = handles.output; % - Executes on button press in pushbutton1 function pushbutton1_Callback(hObject, eventdata, handles) % hObject handle to pushbutton1 (see GCBO) % eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB % handles structure with handles and user data (see GUIDATA) [filename path] = uigetfile({'*.jpg';'*.png';'*.bmp'}); Full = strcat(path,filename); XỬ LÝ ẢNH ĐỂ NHẬN DẠNG BẢNG SỐ XE ĐỒ ÁN Trang 25/30 imshow(Full); Img = imread(Full); I = imadjust(Img,[.2 2; 3 3],[]); I = rgb2gray(I); % figure(17), imshow(I) [~, threshold] = edge(I, 'sobel'); %sobel fudgeFactor = 2; bw1 = edge(I,'sobel', threshold * fudgeFactor); %lay canh theo phuong phap sobel % figure(7); imshow(bw1); bw2 = imclearborder(bw1, 4); % figure(9); imshow(bw2); bw = xor(bwareaopen(bw2,50), bwareaopen(bw2,400)); % figure(10); imshow(bw) s = regionprops(bw, 'Area', 'PixelIdxList', 'BoundingBox'); % tam = cat(1,s.BoundingBox); % hold on % plot(tam(:,1),tam(:,2),'+r') A = false(size(bw)); [m,n] = size(s); for i=1:m if ((s(i).BoundingBox(4)/s(i).BoundingBox(3))>1.5 && (s(i).BoundingBox(4)/s(i).BoundingBox(3))5 && s(i).BoundingBox(3)20 && s(i).BoundingBox(4)