Trường đại học lao động xã hội
Khoa Công nghệ thông tin
BÁO CÁO
XỬ LÝ ẢNH
ĐỀ TÀI 2:
Nghiên cứu ứng dụng kỹ thuật
xử lý ảnh trong nhận diện biển
số xe
Sinh viên thực hiện : Sa Minh Phú
: Nguyễn Hải Đăng
: Hoàng Bảo Hưng
Lớp học phần : D18CN01
Chuyên ngành : Công nghệ thông
tin
Giáo viên hướng dẫn : Vương Thùy Linh
LỜI CẢM ƠN
Lời đầu tiên, em xin chân thành cảm ơn Ban Giám
hiệu, các khoa, phòng và quý thầy, cô của trường Lao
động xã hội, những người đã tận tình giúp đỡHvà tạo
điều kiện cho em trong quá trình học tập.
Đặc biệt, để hoàn thành được bài tiểu luận này, em
xin gửi lời cảm ơn sâu sắcHđến giảng viên Vương Thùy
Linh- người đã trực tiếp giảng dạy và hướng dẫn
emHthực hiện bài báo cáo này bằng tất cả lòng nhiệt
tình và sự quan tâm sâu sắc.
Trong quá trình thực hiện bài tiểu luận này, do hiểu
biết còn nhiều hạn chế nên bài làm khó tránh khỏi
những thiếu sót. Em rất mong nhận được những lời góp
ý của quý thầy cô để bài tiểu luận ngày càng hoàn thiện
hơn.
Mặc dù đã có những đầu tư nhất định trong quá trình
làm bài song cũng khó có thể tránh khỏi những sai sót,
em kính mong nhận được ý kiến đóng góp củaHquý thầy
cô để bài tiểu luận được hoàn thiện hơn. Em xin chân
thành cảm ơn!
MỤC LỤC
DANH MỤC HÌNH ẢNH.....................................................
MỞ ĐẦU.........................................................................
1
CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN LÝ THUYẾT NHẬN DẠNG BIỂN SỐ
XE...............................................................................1
1.TỔNG QUAN BÀI TOÁN NHẬN DIỆN BIỂN SỐ XE............................1
1.1 Lý thuyết và khái niệm về biển số xe................................1
1.2 Xử lý ảnh và Open GL.......................................................1
CHƯƠNG 2: PHÂN TÍCH ĐỀ TÀI VÀ XỬ LÝ HÌNH ẢNH.........5
1. PHÂN TÍCH ĐỀ TÀI NHẬN DẠNG BIỂN SỐ XE................................5
2. CÁC BƯỚC TÁCH ẢNH ĐỂ MÁY CÓ THỂ NHẬN DẠNG BIỂN SỐ XE....5
2.1 Các bước để tách ảnh từu camera....................................5
2.2 Chuyển ảnh xám...............................................................6
2.3 Tăng độ tương phản..........................................................7
2.4 Giảm nhiễu bằng bộ lọc Gauss.......................................10
2.5 Nhị phân hóa với ngưỡng động (Adaptive Threshold).....12
2.6 Phát hiện cạnh Canny (Canny Edge Detection)...............13
2.7 Lọc biển số với contour...................................................16
3.PHÂN ĐOẠN KÝ TỰ..................................................................19
3.1 Các bước tách ký tự........................................................19
3.2 Xoay biển số...................................................................19
3.3 Tìm ký tự trong biển số...................................................20
3.4 Tìm và tách các kí tự.......................................................21
4. NHẬN DIỆN KÍ TỰ...................................................................21
4.1 Tổng quan về lý thuyết...................................................21
4.2 Các bước thực hiện nhận diện ký tự................................26
4.3 Kết quả sau khi cho máy chạy thử...........................27
CHƯƠNG 3:KẾT LUẬN VÀ NHẬN XÉT.............................32
3.1 TỔNG KẾT ỨNG DỤNG HỌC MÁY TRONG NHẬN DIỆN BIỂN SỐ XE
.................................................................................................32
3.2 TÓM TẮT, KHÁI QUÁT LẠI NỘI DUNG NGHIÊN CỨU, KẾT QUẢ....32
TÀI LIỆU THAM KHẢO..................................................34
2
Danh mục hình ảnh
Hình 1: Các bước chính trong nhận dạng biển số xe
Hình 2.1: Xác định và tách biển số xe
Hình 2.2: Xác định kích thước biển số
Hình 2.3.1: Cấu trúc phân tử của ảnh
Hình 2.3-1: Phép co
Hình 2.3-2: Phép giãn nở
Hình 2.3-3: Phép nở
Hình 2.3-4: Phép đóng
Hình 2.3-5: Phép Top Hat
Hình 2.3-6: Phép Black Hat
Hình 2.3.2: Ảnh trước và sau khi tăng độ tương phản
Hình 2.4.1: Ảnh bị nhiễu
Hình 2.4.2: Ma trận lọc Gauss
Hình 2.4.2: Ảnh sau khi sử dụng Gauss
Hình 2.5.2: Nhị phân hoá ảnh ngưỡng động
Hình 2.6.1: Loại bỏ những điểm không phải cực đại
Hình 2.6.2: Lọc ngưỡng
Hình 2.6.3: Kết quả sau khi phát hiện biên Canny
Hình 2.7.1: Thuật toán Square Tracing
Hình 2.7-1: Thuật toán Square Tracing chạy đúng
Hình 2.7-2: Thuật toán Square Tracing chạy sai
Hình 2.7.2: Thuật toán Moore-Neighbor
Hình 2.7-a: Countour chưa xấp xỉ đa giác
Hình 2.7-b: Countout đã xấp xỉ đa giác
Hình 3.1: Các bước chính trong phân đoạn ký tự
Hình 3.2: Ảnh biển số khi chưa xoay
Hình 3.3-a: Hình ảnh nhị phân
Hình 3.3-b: Hình ảnh tìm vùng đối tượng
Hình 3.4: Ảnh kí tự sau khi cắt
Hình 4.1-1: Các lớp trong AI
Hình 4.1-2: Phân loại Machine Learning
Hình 4.1-3: Ví dụ về KNN
Hình 4.1.3-a: Xét khả năng tiêu thụ của xe
Hình 4.1.3-b: Dữ liệu sau khi chuẩn hoá
Hình 4.1.3-c: Sau khi tính khoảng cách và xếp hạng
Hình 4.2: Tập ký tự để đưa vào máy huấn luyện
Hình 4.2-a: Biển số trước khi nhận diện
3
Hình 4.2-b: Biển số sau khi nhận diện
Hình 4.3-a: Ảnh gốc
Hình 4.3-b: Khi máy chạy để nhận diện biển lần đầu
Hình 4.3-c: khi máy chạy nhận diện biển lần hai
Hình 4.3-d: Lấy ngưỡng cao/ rộng 1.5
Hình 4.3-e: Lấy ngưỡng cao/rộng 1.4
Hình 4.3-f: Lỗi xấp xỉ countour
Hình 4.3-g: Ảnh nhị phân bị đứt đoạn
Hình 4.3-h: Đường contour bị đứt đoạn
Hình 4.3-i: Ảnh gốc
Hình 4.3-x: Biển xe số 1
Hình 4.3-y: Biển xe số 2
Hình 4.3-z: Biển xe số 3
4