Распознавание номерных знаков с помощью OpenCV Python | Полное руководство

• Приветствие и возвращение с новым видео.  

• Обсуждение системы распознавания номерных знаков.  

• Обещание показать, как создать систему на Python.  

• Призыв подписаться на канал для доступа к плейлистам по машинному обучению и глубокому обучению.  

• Демонстрация работы программы для распознавания номерного знака автомобиля.  

• Объяснение технологии автоматического распознавания номерных знаков ALPR.  

• Применение технологии в Индии и результаты проекта.  

• Необходимость базовых навыков программирования на Python.  

• Установка необходимых библиотек: numpy, opencv-contrib-python, pytest.  

• Установка и настройка OCR-движка Tesseract.  

• Импорт библиотеки и настройка пути к движку.  

• Загрузка изображения автомобиля и определение номерного знака.  

• Использование технологии жесткого каскадирования для распознавания номерных знаков.  

• Загрузка файла cascade russian plate.xml.  

• Создание словаря для определения штата автомобиля.  

• Создание функции для извлечения номерного знака из изображения.  

• Преобразование изображения в черно-белое.  

• Определение номерного знака с помощью каскадного многоточечного детектирования.  

• Инициализация номерного знака и получение координат x, y, w, h.  

• Обрезка номерного знака и обработка изображения для повышения точности.  

• Использование пороговой техники для улучшения качества изображения.  

• Преобразование изображения в черно-белое и установка порогового значения.  

• Демонстрация порогового изображения для улучшения распознавания номерного знака.  

• Применение порогового изображения для улучшения видимости номерного знака.  

• Завершение первого шага: обнаружение и обрезка номерного знака.  

• Выбор метода распознавания: глубокое обучение или предварительно обученный алгоритм OCR.  

• Использование предварительно обученного механизма OCR для распознавания текста.  

• Установка библиотеки pytest.  

• Импорт необходимых библиотек для работы с изображениями и текстом.  

• Использование метода для преобразования изображения в строку.  

• Передача обработанного номерного знака в функцию для распознавания.  

• Очистка строки и удаление пробелов.  

• Определение состояния номерного знака по первым двум цифрам.  

• Использование словаря для определения состояния номерного знака.  

• Обработка ошибок и исключение при невозможности распознавания.  

• Показ процесса обработки изображения и распознавания номерного знака.  

• Сохранение и отображение результатов.  

• Тестирование программы на различных изображениях.  

• Демонстрация точности распознавания номерных знаков.  

• Призыв к подписке на канал и оставлению комментариев.  

• Обещание опубликовать код на GitHub после завершения проекта.