diff --git a/Prj-Linux/CMakeLists.txt b/Prj-Linux/CMakeLists.txt index 1349664..9539cd2 100644 --- a/Prj-Linux/CMakeLists.txt +++ b/Prj-Linux/CMakeLists.txt @@ -1,3 +1,3 @@ cmake_minimum_required(VERSION 3.6) project(HyperLPR) -add_subdirectory(hyperlpr) +add_subdirectory(lpr) diff --git a/Prj-Linux/lpr/CMakeLists.txt b/Prj-Linux/lpr/CMakeLists.txt index 2a477b3..02f478a 100644 --- a/Prj-Linux/lpr/CMakeLists.txt +++ b/Prj-Linux/lpr/CMakeLists.txt @@ -3,49 +3,15 @@ project(SwiftPR) set(CMAKE_CXX_FLAGS "${CMAKE_CXX_FLAGS} -std=c++11") set(CMAKE_RUNTIME_OUTPUT_DIRECTORY ${CMAKE_CURRENT_SOURCE_DIR}) -find_package(OpenCV 3.3.0 REQUIRED) +find_package(OpenCV 3.4.3 REQUIRED) include_directories( ${OpenCV_INCLUDE_DIRS}) include_directories(include) -set(SRC_DETECTION src/PlateDetection.cpp src/util.h include/PlateDetection.h) -set(SRC_FINEMAPPING src/FineMapping.cpp ) -set(SRC_FASTDESKEW src/FastDeskew.cpp ) -set(SRC_SEGMENTATION src/PlateSegmentation.cpp ) -set(SRC_RECOGNIZE src/Recognizer.cpp src/CNNRecognizer.cpp) +set(SRC_DETECTION src/PlateDetection.cpp) +set(SRC_FINETUNE src/FineTune.cpp) +set(SRC_RECOGNIZE src/PlateRecognation.cpp) set(SRC_PIPLINE src/Pipeline.cpp) -set(SRC_SEGMENTATIONFREE src/SegmentationFreeRecognizer.cpp ) - -#set(SOURCE_FILES main.cpp) -#add_executable(HyperLPR_cpp ${SOURCE_FILES}) - -#TEST_DETECTION -add_executable(TEST_Detection ${SRC_DETECTION} tests/test_detection.cpp) -target_link_libraries(TEST_Detection ${OpenCV_LIBS}) - -#TEST_FINEMAPPING -add_executable(TEST_FINEMAPPING ${SRC_FINEMAPPING} tests/test_finemapping.cpp) -target_link_libraries(TEST_FINEMAPPING ${OpenCV_LIBS}) - -#TEST_DESKEW - -add_executable(TEST_FASTDESKEW ${SRC_FASTDESKEW} tests/test_fastdeskew.cpp) -target_link_libraries(TEST_FASTDESKEW ${OpenCV_LIBS}) - -#TEST_SEGMENTATION - -add_executable(TEST_SEGMENTATION ${SRC_SEGMENTATION} ${SRC_RECOGNIZE} tests/test_segmentation.cpp) -target_link_libraries(TEST_SEGMENTATION ${OpenCV_LIBS}) - -#TEST_RECOGNIZATION - -add_executable(TEST_RECOGNIZATION ${SRC_RECOGNIZE} tests/test_recognization.cpp) -target_link_libraries(TEST_RECOGNIZATION ${OpenCV_LIBS}) - -#TEST_SEGMENTATIONFREE -add_executable(TEST_SEGMENTATIONFREE ${SRC_SEGMENTATIONFREE} tests/test_segmentationFree.cpp) -target_link_libraries(TEST_SEGMENTATIONFREE ${OpenCV_LIBS}) #TEST_PIPELINE - -add_executable(TEST_PIPLINE ${SRC_DETECTION} ${SRC_FINEMAPPING} ${SRC_FASTDESKEW} ${SRC_SEGMENTATION} ${SRC_RECOGNIZE} ${SRC_PIPLINE} ${SRC_SEGMENTATIONFREE} tests/test_pipeline.cpp) +add_executable(TEST_PIPLINE ${SRC_DETECTION} ${SRC_FINETUNE} ${SRC_RECOGNIZE} ${SRC_PIPLINE} tests/testPipeLine.cpp) target_link_libraries(TEST_PIPLINE ${OpenCV_LIBS}) diff --git a/Prj-Linux/lpr/include/CNNRecognizer.h b/Prj-Linux/lpr/include/CNNRecognizer.h deleted file mode 100644 index a577733..0000000 --- a/Prj-Linux/lpr/include/CNNRecognizer.h +++ /dev/null @@ -1,24 +0,0 @@ -// -// Created by Jack Yu on 21/10/2017. -// - -#ifndef SWIFTPR_CNNRECOGNIZER_H -#define SWIFTPR_CNNRECOGNIZER_H - -#include "Recognizer.h" -namespace pr{ - class CNNRecognizer: public GeneralRecognizer{ - public: - const int CHAR_INPUT_W = 14; - const int CHAR_INPUT_H = 30; - - CNNRecognizer(std::string prototxt,std::string caffemodel); - label recognizeCharacter(cv::Mat character); - private: - cv::dnn::Net net; - - }; - -} - -#endif //SWIFTPR_CNNRECOGNIZER_H diff --git a/Prj-Linux/lpr/include/FastDeskew.h b/Prj-Linux/lpr/include/FastDeskew.h deleted file mode 100644 index 08359e5..0000000 --- a/Prj-Linux/lpr/include/FastDeskew.h +++ /dev/null @@ -1,18 +0,0 @@ -// -// Created by 庾金科 on 22/09/2017. -// - -#ifndef SWIFTPR_FASTDESKEW_H -#define SWIFTPR_FASTDESKEW_H - -#include -#include -namespace pr{ - - cv::Mat fastdeskew(cv::Mat skewImage,int blockSize); -// cv::Mat spatialTransformer(cv::Mat skewImage); - -}//namepace pr - - -#endif //SWIFTPR_FASTDESKEW_H diff --git a/Prj-Linux/lpr/include/FineMapping.h b/Prj-Linux/lpr/include/FineMapping.h deleted file mode 100644 index 352202e..0000000 --- a/Prj-Linux/lpr/include/FineMapping.h +++ /dev/null @@ -1,32 +0,0 @@ -// -// Created by 庾金科 on 22/09/2017. -// - -#ifndef SWIFTPR_FINEMAPPING_H -#define SWIFTPR_FINEMAPPING_H - -#include -#include - -#include -namespace pr{ - class FineMapping{ - public: - FineMapping(); - - - FineMapping(std::string prototxt,std::string caffemodel); - static cv::Mat FineMappingVertical(cv::Mat InputProposal,int sliceNum=15,int upper=0,int lower=-50,int windows_size=17); - cv::Mat FineMappingHorizon(cv::Mat FinedVertical,int leftPadding,int rightPadding); - - - private: - cv::dnn::Net net; - - }; - - - - -} -#endif //SWIFTPR_FINEMAPPING_H diff --git a/Prj-Linux/lpr/include/Finetune.h b/Prj-Linux/lpr/include/Finetune.h new file mode 100644 index 0000000..760f76a --- /dev/null +++ b/Prj-Linux/lpr/include/Finetune.h @@ -0,0 +1,18 @@ +#ifndef _FINETUNE_H_ +#define _FINETUNE_H_ +#include +#include +#include +namespace pr { + class FineTune { + public: + + FineTune(std::string finetune_prototxt, std::string finetune_caffemodel); + void Finetune(cv::Mat img, cv::Mat &resImg); + void to_refine(cv::Mat img, std::vector pts, cv::Mat &out); + void affine_crop(cv::Mat img, std::vector pts, cv::Mat &out); + private: + cv::dnn::Net FTNet; + }; +}//namespace pr +#endif // !_FINETUNE_H_ diff --git a/Prj-Linux/lpr/include/Pipeline.h b/Prj-Linux/lpr/include/Pipeline.h index 4e82955..0323ea2 100644 --- a/Prj-Linux/lpr/include/Pipeline.h +++ b/Prj-Linux/lpr/include/Pipeline.h @@ -1,60 +1,40 @@ -// -// Created by 庾金科 on 22/10/2017. -// - -#ifndef SWIFTPR_PIPLINE_H -#define SWIFTPR_PIPLINE_H - -#include "PlateDetection.h" -#include "PlateSegmentation.h" -#include "CNNRecognizer.h" -#include "PlateInfo.h" -#include "FastDeskew.h" -#include "FineMapping.h" -#include "Recognizer.h" -#include "SegmentationFreeRecognizer.h" - -namespace pr{ - - const std::vector CH_PLATE_CODE{"京", "沪", "津", "渝", "冀", "晋", "蒙", "辽", "吉", "黑", "苏", "浙", "皖", "闽", "赣", "鲁", "豫", "鄂", "湘", "粤", "桂", - "琼", "川", "贵", "云", "藏", "陕", "甘", "青", "宁", "新", "0", "1", "2", "3", "4", "5", "6", "7", "8", "9", "A", - "B", "C", "D", "E", "F", "G", "H", "J", "K", "L", "M", "N", "P", "Q", "R", "S", "T", "U", "V", "W", "X", - "Y", "Z","港","学","使","警","澳","挂","军","北","南","广","沈","兰","成","济","海","民","航","空"}; - - - - const int SEGMENTATION_FREE_METHOD = 0; - const int SEGMENTATION_BASED_METHOD = 1; - - class PipelinePR{ - public: - GeneralRecognizer *generalRecognizer; - PlateDetection *plateDetection; - PlateSegmentation *plateSegmentation; - FineMapping *fineMapping; - SegmentationFreeRecognizer *segmentationFreeRecognizer; - - PipelinePR(std::string detector_filename, - std::string finemapping_prototxt,std::string finemapping_caffemodel, - std::string segmentation_prototxt,std::string segmentation_caffemodel, - std::string charRecognization_proto,std::string charRecognization_caffemodel, - std::string segmentationfree_proto,std::string segmentationfree_caffemodel - ); - ~PipelinePR(); - - - - std::vector plateRes; - std::vector RunPiplineAsImage(cv::Mat plateImage,int method); - - - - - - - - }; - - +#pragma warning(disable:4430) +#ifndef _PIPLINE_H +#define _PIPLINE_H +#include +#include "Finetune.h" +#include "Platedetect.h" +#include "PlateRecognation.h" +//#include "PlateColor.h" +using namespace std; +using namespace cv; +namespace pr +{ + const std::vector CH_PLATE_CODE{ "京", "沪", "津", "渝", "冀", "晋", "蒙", "辽", "吉", "黑", "苏", "浙", "皖", "闽", "赣", "鲁", "豫", "鄂", "湘", "粤", "桂", + "琼", "川", "贵", "云", "藏", "陕", "甘", "青", "宁", "新", "0", "1", "2", "3", "4", "5", "6", "7", "8", "9", "A", + "B", "C", "D", "E", "F", "G", "H", "J", "K", "L", "M", "N", "P", "Q", "R", "S", "T", "U", "V", "W", "X", + "Y", "Z","港","学","使","警","澳","挂","军","北","南","广","沈","兰","成","济","海","民","航","空" }; + + + class PipelinePR { + + public: + PlateDetection *platedetection; + FineTune *finetune; + PlateRecognation *platerecognation; + DBDetection *dbdetection; + + + + PipelinePR(std::string detect_prototxt, std::string detect_caffemodel, + std::string finetune_prototxt, std::string finetune_caffemodel, + std::string platerec_prototxt, std::string platerec_caffemodel, + std::string dbstring); + ~PipelinePR(); + + std::vector plateRes; + std::vector RunPiplineAsImage(cv::Mat srcImage,int IsDB); + + }; } -#endif //SWIFTPR_PIPLINE_H +#endif // !SWIFTPR_PIPLINE_H diff --git a/Prj-Linux/lpr/include/PlateDetection.h b/Prj-Linux/lpr/include/PlateDetection.h deleted file mode 100644 index f799554..0000000 --- a/Prj-Linux/lpr/include/PlateDetection.h +++ /dev/null @@ -1,25 +0,0 @@ -// -// Created by 庾金科 on 20/09/2017. -// - -#ifndef SWIFTPR_PLATEDETECTION_H -#define SWIFTPR_PLATEDETECTION_H - -#include -#include -#include -namespace pr{ - class PlateDetection{ - public: - PlateDetection(std::string filename_cascade); - PlateDetection(); - void LoadModel(std::string filename_cascade); - void plateDetectionRough(cv::Mat InputImage,std::vector &plateInfos,int min_w=36,int max_w=800); - private: - cv::CascadeClassifier cascade; - }; - -}// namespace pr - -#endif //SWIFTPR_PLATEDETECTION_H - diff --git a/Prj-Linux/lpr/include/PlateInfo.h b/Prj-Linux/lpr/include/PlateInfo.h index 270cd9e..c0d5388 100644 --- a/Prj-Linux/lpr/include/PlateInfo.h +++ b/Prj-Linux/lpr/include/PlateInfo.h @@ -1,14 +1,14 @@ -// -// Created by 庾金科 on 20/09/2017. -// - #ifndef SWIFTPR_PLATEINFO_H #define SWIFTPR_PLATEINFO_H #include namespace pr { + typedef std::vector Character; + enum PlateColor { BLUE, YELLOW, WHITE, GREEN, BLACK,UNKNOWN}; enum CharType {CHINESE,LETTER,LETTER_NUMS,INVALID}; + + class PlateInfo { public: std::vector> plateChars; @@ -58,7 +58,11 @@ namespace pr { int getPlateType() { return Type; } - + int setPlateType(PlateColor platetype) + { + Type = platetype; + return 0; + } void appendPlateChar(const std::pair &plateChar) { plateChars.push_back(plateChar); @@ -68,6 +72,10 @@ namespace pr { plateCoding.push_back(charProb); } + // cv::Mat getPlateChars(int id) { + // if(id mappingTable) { std::string decode; for(auto plate:plateCoding) { @@ -76,6 +84,10 @@ namespace pr { decode += mappingTable[std::max_element(prob,prob+31) - prob]; confidence+=*std::max_element(prob,prob+31); + + +// std::cout<<*std::max_element(prob,prob+31)< +#include "PlateInfo.h" +namespace pr { + class PlateRecognation { + public: + PlateRecognation(std::string Rec_prototxt, std::string Rec_cafffemodel); + void segmentation_free_recognation(cv::Mat src, pr::PlateInfo &plateinfo); + private: + cv::dnn::Net RecNet; + }; +}//namespace pr +#endif // !_PLATERECOGNATION_H_ + diff --git a/Prj-Linux/lpr/include/PlateSegmentation.h b/Prj-Linux/lpr/include/PlateSegmentation.h deleted file mode 100644 index 1e3515c..0000000 --- a/Prj-Linux/lpr/include/PlateSegmentation.h +++ /dev/null @@ -1,35 +0,0 @@ -#ifndef SWIFTPR_PLATESEGMENTATION_H -#define SWIFTPR_PLATESEGMENTATION_H - -#include "opencv2/opencv.hpp" -#include -#include "PlateInfo.h" - -namespace pr{ - - - class PlateSegmentation{ - public: - const int PLATE_NORMAL = 6; - const int PLATE_NORMAL_GREEN = 7; - const int DEFAULT_WIDTH = 20; - PlateSegmentation(std::string phototxt,std::string caffemodel); - PlateSegmentation(){} - void segmentPlatePipline(PlateInfo &plateInfo,int stride,std::vector &Char_rects); - - void segmentPlateBySlidingWindows(cv::Mat &plateImage,int windowsWidth,int stride,cv::Mat &respones); - void templateMatchFinding(const cv::Mat &respones,int windowsWidth,std::pair> &candidatePts); - void refineRegion(cv::Mat &plateImage,const std::vector &candidatePts,const int padding,std::vector &rects); - void ExtractRegions(PlateInfo &plateInfo,std::vector &rects); - cv::Mat classifyResponse(const cv::Mat &cropped); - private: - cv::dnn::Net net; - - -// RefineRegion() - - }; - -}//namespace pr - -#endif //SWIFTPR_PLATESEGMENTATION_H diff --git a/Prj-Linux/lpr/include/Platedetect.h b/Prj-Linux/lpr/include/Platedetect.h new file mode 100644 index 0000000..2894393 --- /dev/null +++ b/Prj-Linux/lpr/include/Platedetect.h @@ -0,0 +1,23 @@ +#ifndef _PLATEDETECT_H_ +#define _PLATEDETECT_H_ +#include +#include +#include "PlateInfo.h" +namespace pr +{ + class PlateDetection { + public: + PlateDetection(std::string ssd_prototxt, std::string ssd_caffe_model); + void Detectssd(cv::Mat inputImg, std::vector &plateInfos); + private: + cv::dnn::Net ssdNet; + }; + class DBDetection{ + public: + DBDetection(std::string cascadestring); + void DBDetect(cv::Mat inputImg,std::vector &plateInfos,int min_w,int max_w); + private: + cv::CascadeClassifier dbcascade; + }; +}//namespace pr +#endif // !_PLATEDETECT_H_ diff --git a/Prj-Linux/lpr/include/Recognizer.h b/Prj-Linux/lpr/include/Recognizer.h deleted file mode 100644 index 556e42e..0000000 --- a/Prj-Linux/lpr/include/Recognizer.h +++ /dev/null @@ -1,23 +0,0 @@ -// -// Created by 庾金科 on 20/10/2017. -// - - -#ifndef SWIFTPR_RECOGNIZER_H -#define SWIFTPR_RECOGNIZER_H - -#include "PlateInfo.h" -#include "opencv2/dnn.hpp" -namespace pr{ - typedef cv::Mat label; - class GeneralRecognizer{ - public: - virtual label recognizeCharacter(cv::Mat character) = 0; -// virtual cv::Mat SegmentationFreeForSinglePlate(cv::Mat plate) = 0; - void SegmentBasedSequenceRecognition(PlateInfo &plateinfo); - void SegmentationFreeSequenceRecognition(PlateInfo &plateInfo); - - }; - -} -#endif //SWIFTPR_RECOGNIZER_H diff --git a/Prj-Linux/lpr/include/SegmentationFreeRecognizer.h b/Prj-Linux/lpr/include/SegmentationFreeRecognizer.h deleted file mode 100644 index 583899e..0000000 --- a/Prj-Linux/lpr/include/SegmentationFreeRecognizer.h +++ /dev/null @@ -1,28 +0,0 @@ -// -// Created by 庾金科 on 28/11/2017. -// - -#ifndef SWIFTPR_SEGMENTATIONFREERECOGNIZER_H -#define SWIFTPR_SEGMENTATIONFREERECOGNIZER_H - -#include "Recognizer.h" -namespace pr{ - - - class SegmentationFreeRecognizer{ - public: - const int CHAR_INPUT_W = 14; - const int CHAR_INPUT_H = 30; - const int CHAR_LEN = 84; - - SegmentationFreeRecognizer(std::string prototxt,std::string caffemodel); - std::pair SegmentationFreeForSinglePlate(cv::Mat plate,std::vector mapping_table); - - - private: - cv::dnn::Net net; - - }; - -} -#endif //SWIFTPR_SEGMENTATIONFREERECOGNIZER_H diff --git a/Prj-Linux/lpr/include/niBlackThreshold.h b/Prj-Linux/lpr/include/niBlackThreshold.h deleted file mode 100644 index fc657e9..0000000 --- a/Prj-Linux/lpr/include/niBlackThreshold.h +++ /dev/null @@ -1,103 +0,0 @@ -// -// Created by 庾金科 on 26/10/2017. -// - -#ifndef SWIFTPR_NIBLACKTHRESHOLD_H -#define SWIFTPR_NIBLACKTHRESHOLD_H - - -#include -using namespace cv; - -enum LocalBinarizationMethods{ - BINARIZATION_NIBLACK = 0, //!< Classic Niblack binarization. See @cite Niblack1985 . - BINARIZATION_SAUVOLA = 1, //!< Sauvola's technique. See @cite Sauvola1997 . - BINARIZATION_WOLF = 2, //!< Wolf's technique. See @cite Wolf2004 . - BINARIZATION_NICK = 3 //!< NICK technique. See @cite Khurshid2009 . -}; - - -void niBlackThreshold( InputArray _src, OutputArray _dst, double maxValue, - int type, int blockSize, double k, int binarizationMethod ) -{ - // Input grayscale image - Mat src = _src.getMat(); - CV_Assert(src.channels() == 1); - CV_Assert(blockSize % 2 == 1 && blockSize > 1); - if (binarizationMethod == BINARIZATION_SAUVOLA) { - CV_Assert(src.depth() == CV_8U); - } - type &= THRESH_MASK; - // Compute local threshold (T = mean + k * stddev) - // using mean and standard deviation in the neighborhood of each pixel - // (intermediate calculations are done with floating-point precision) - Mat test; - Mat thresh; - { - // note that: Var[X] = E[X^2] - E[X]^2 - Mat mean, sqmean, variance, stddev, sqrtVarianceMeanSum; - double srcMin, stddevMax; - boxFilter(src, mean, CV_32F, Size(blockSize, blockSize), - Point(-1,-1), true, BORDER_REPLICATE); - sqrBoxFilter(src, sqmean, CV_32F, Size(blockSize, blockSize), - Point(-1,-1), true, BORDER_REPLICATE); - variance = sqmean - mean.mul(mean); - sqrt(variance, stddev); - switch (binarizationMethod) - { - case BINARIZATION_NIBLACK: - thresh = mean + stddev * static_cast(k); - - break; - case BINARIZATION_SAUVOLA: - thresh = mean.mul(1. + static_cast(k) * (stddev / 128.0 - 1.)); - break; - case BINARIZATION_WOLF: - minMaxIdx(src, &srcMin,NULL); - minMaxIdx(stddev, NULL, &stddevMax); - thresh = mean - static_cast(k) * (mean - srcMin - stddev.mul(mean - srcMin) / stddevMax); - break; - case BINARIZATION_NICK: - sqrt(variance + sqmean, sqrtVarianceMeanSum); - thresh = mean + static_cast(k) * sqrtVarianceMeanSum; - break; - default: - CV_Error( CV_StsBadArg, "Unknown binarization method" ); - break; - } - thresh.convertTo(thresh, src.depth()); - - thresh.convertTo(test, src.depth()); - } - // Prepare output image - _dst.create(src.size(), src.type()); - Mat dst = _dst.getMat(); - CV_Assert(src.data != dst.data); // no inplace processing - // Apply thresholding: ( pixel > threshold ) ? foreground : background - Mat mask; - switch (type) - { - case THRESH_BINARY: // dst = (src > thresh) ? maxval : 0 - case THRESH_BINARY_INV: // dst = (src > thresh) ? 0 : maxval - compare(src, thresh, mask, (type == THRESH_BINARY ? CMP_GT : CMP_LE)); - dst.setTo(0); - dst.setTo(maxValue, mask); - break; - case THRESH_TRUNC: // dst = (src > thresh) ? thresh : src - compare(src, thresh, mask, CMP_GT); - src.copyTo(dst); - thresh.copyTo(dst, mask); - break; - case THRESH_TOZERO: // dst = (src > thresh) ? src : 0 - case THRESH_TOZERO_INV: // dst = (src > thresh) ? 0 : src - compare(src, thresh, mask, (type == THRESH_TOZERO ? CMP_GT : CMP_LE)); - dst.setTo(0); - src.copyTo(dst, mask); - break; - default: - CV_Error( CV_StsBadArg, "Unknown threshold type" ); - break; - } -} - -#endif //SWIFTPR_NIBLACKTHRESHOLD_H diff --git a/Prj-Linux/lpr/model/CharacterRecognization.caffemodel b/Prj-Linux/lpr/model/CharacterRecognization.caffemodel deleted file mode 100644 index d424408..0000000 Binary files a/Prj-Linux/lpr/model/CharacterRecognization.caffemodel and /dev/null differ diff --git a/Prj-Linux/lpr/model/CharacterRecognization.prototxt b/Prj-Linux/lpr/model/CharacterRecognization.prototxt deleted file mode 100644 index 91aa29e..0000000 --- a/Prj-Linux/lpr/model/CharacterRecognization.prototxt +++ /dev/null @@ -1,123 +0,0 @@ -input: "data" -input_dim: 1 -input_dim: 1 -input_dim: 30 -input_dim: 14 -layer { - name: "conv2d_1" - type: "Convolution" - bottom: "data" - top: "conv2d_1" - convolution_param { - num_output: 32 - bias_term: true - pad: 0 - kernel_size: 3 - stride: 1 - } -} -layer { - name: "activation_1" - type: "ReLU" - bottom: "conv2d_1" - top: "activation_1" -} -layer { - name: "max_pooling2d_1" - type: "Pooling" - bottom: "activation_1" - top: "max_pooling2d_1" - pooling_param { - pool: MAX - kernel_size: 2 - stride: 2 - pad: 0 - } -} -layer { - name: "conv2d_2" - type: "Convolution" - bottom: "max_pooling2d_1" - top: "conv2d_2" - convolution_param { - num_output: 64 - bias_term: true - pad: 0 - kernel_size: 3 - stride: 1 - } -} -layer { - name: "activation_2" - type: "ReLU" - bottom: "conv2d_2" - top: "activation_2" -} -layer { - name: "max_pooling2d_2" - type: "Pooling" - bottom: "activation_2" - top: "max_pooling2d_2" - pooling_param { - pool: MAX - kernel_size: 2 - stride: 2 - pad: 0 - } -} -layer { - name: "conv2d_3" - type: "Convolution" - bottom: "max_pooling2d_2" - top: "conv2d_3" - convolution_param { - num_output: 128 - bias_term: true - pad: 0 - kernel_size: 2 - stride: 1 - } -} -layer { - name: "activation_3" - type: "ReLU" - bottom: "conv2d_3" - top: "activation_3" -} -layer { - name: "flatten_1" - type: "Flatten" - bottom: "activation_3" - top: "flatten_1" -} -layer { - name: "dense_1" - type: "InnerProduct" - bottom: "flatten_1" - top: "dense_1" - inner_product_param { - num_output: 256 - } -} -layer { - name: "relu2" - type: "ReLU" - bottom: "dense_1" - top: "relu2" -} -layer { - name: "dense2" - type: "InnerProduct" - bottom: "relu2" - top: "dense2" - inner_product_param { - num_output: 65 - } -} - -layer { - name: "prob" - type: "Softmax" - bottom: "dense2" - top: "prob" -} \ No newline at end of file diff --git a/Prj-Linux/lpr/model/HorizonalFinemapping.caffemodel b/Prj-Linux/lpr/model/HorizonalFinemapping.caffemodel index 1af5863..94866be 100644 Binary files a/Prj-Linux/lpr/model/HorizonalFinemapping.caffemodel and b/Prj-Linux/lpr/model/HorizonalFinemapping.caffemodel differ diff --git a/Prj-Linux/lpr/model/README.md b/Prj-Linux/lpr/model/README.md new file mode 100644 index 0000000..e3d869a --- /dev/null +++ b/Prj-Linux/lpr/model/README.md @@ -0,0 +1,11 @@ +将/hyperlpr_pip_pkg/hyperlpr/models/dnn/目录下的 + +mininet_ssd_v1.caffemodel +mininet_ssd_v1.prototxt +refinenet.caffemodel +refinenet.prototxt +SegmenationFree-Inception.caffemodel +SegmenationFree-Inception.prototxt + + +放置在该目录 \ No newline at end of file diff --git a/Prj-Linux/lpr/model/SegmenationFree-Inception.caffemodel b/Prj-Linux/lpr/model/SegmenationFree-Inception.caffemodel index 311ee17..65a9954 100644 Binary files a/Prj-Linux/lpr/model/SegmenationFree-Inception.caffemodel and b/Prj-Linux/lpr/model/SegmenationFree-Inception.caffemodel differ diff --git a/Prj-Linux/lpr/model/Segmentation.caffemodel b/Prj-Linux/lpr/model/Segmentation.caffemodel deleted file mode 100644 index 208269d..0000000 Binary files a/Prj-Linux/lpr/model/Segmentation.caffemodel and /dev/null differ diff --git a/Prj-Linux/lpr/model/Segmentation.prototxt b/Prj-Linux/lpr/model/Segmentation.prototxt deleted file mode 100644 index 45c6829..0000000 --- a/Prj-Linux/lpr/model/Segmentation.prototxt 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variance: 0.10000000149011612 + variance: 0.20000000298023224 + variance: 0.20000000298023224 + offset: 0.5 + } +} +layer { + name: "ssd0_mobilenet0_relu26_fwd_priorbox" + type: "PriorBox" + bottom: "ssd0_mobilenet0_conv26" + bottom: "data" + top: "ssd0_mobilenet0_relu26_fwd_priorbox" + prior_box_param { + min_size: 102.4000015258789 + max_size: 189.39999389648438 + aspect_ratio: 1.0 + aspect_ratio: 2.0 + aspect_ratio: 3.0 + flip: false + clip: false + variance: 0.10000000149011612 + variance: 0.10000000149011612 + variance: 0.20000000298023224 + variance: 0.20000000298023224 + offset: 0.5 + } +} +layer { + name: "ssd0_expand_reu0_priorbox" + type: "PriorBox" + bottom: "ssd0_expand_conv0" + bottom: "data" + top: "ssd0_expand_reu0_priorbox" + prior_box_param { + min_size: 189.39999389648438 + max_size: 276.3999938964844 + aspect_ratio: 1.0 + aspect_ratio: 2.0 + aspect_ratio: 3.0 + flip: false + clip: false + variance: 0.10000000149011612 + variance: 0.10000000149011612 + variance: 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nms_param { + nms_threshold: 0.44999998807907104 + top_k: 400 + } + code_type: CENTER_SIZE + keep_top_k: 100 + confidence_threshold: 0.009999999776482582 + } +} diff --git a/Prj-Linux/lpr/model/refinenet.caffemodel b/Prj-Linux/lpr/model/refinenet.caffemodel new file mode 100644 index 0000000..d02bcab Binary files /dev/null and b/Prj-Linux/lpr/model/refinenet.caffemodel differ diff --git a/Prj-Linux/lpr/model/refinenet.prototxt b/Prj-Linux/lpr/model/refinenet.prototxt new file mode 100644 index 0000000..5ef8e75 --- /dev/null +++ b/Prj-Linux/lpr/model/refinenet.prototxt @@ -0,0 +1,300 @@ +name: "ONet" +input: "data" +input_dim: 1 +input_dim: 3 +input_dim: 48 +input_dim: 120 + +################################## +layer { + name: "conv1" + type: "Convolution" + bottom: "data" + top: "conv1" + param { + lr_mult: 1 + decay_mult: 1 + } + param { + lr_mult: 2 + decay_mult: 1 + } + convolution_param { + num_output: 32 + kernel_size: 3 + stride: 1 + weight_filler { + type: "xavier" + } + 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convolution_param { + num_output: 64 + kernel_size: 3 + weight_filler { + type: "xavier" + } + bias_filler { + type: "constant" + value: 0 + } + } +} +layer { + name: "prelu3" + type: "PReLU" + bottom: "conv3" + top: "conv3" +} +layer { + name: "pool3" + type: "Pooling" + bottom: "conv3" + top: "pool3" + pooling_param { + pool: MAX + kernel_size: 2 + stride: 2 + } +} +layer { + name: "conv4" + type: "Convolution" + bottom: "pool3" + top: "conv4" + param { + lr_mult: 1 + decay_mult: 1 + } + param { + lr_mult: 2 + decay_mult: 1 + } + convolution_param { + num_output: 128 + kernel_size: 2 + weight_filler { + type: "xavier" + } + bias_filler { + type: "constant" + value: 0 + } + } +} +layer { + name: "prelu4" + type: "PReLU" + bottom: "conv4" + top: "conv4" +} + + +layer { + name: "conv5i" + type: "InnerProduct" + bottom: "conv4" + top: "conv5" + param { + lr_mult: 1 + decay_mult: 1 + } + param { + lr_mult: 2 + decay_mult: 1 + } + inner_product_param { + #kernel_size: 3 + num_output: 256 + 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Yu on 21/10/2017. -// - -#include "../include/CNNRecognizer.h" - -namespace pr{ - CNNRecognizer::CNNRecognizer(std::string prototxt,std::string caffemodel){ - net = cv::dnn::readNetFromCaffe(prototxt, caffemodel); - } - - label CNNRecognizer::recognizeCharacter(cv::Mat charImage){ - if(charImage.channels()== 3) - cv::cvtColor(charImage,charImage,cv::COLOR_BGR2GRAY); - cv::Mat inputBlob = cv::dnn::blobFromImage(charImage, 1/255.0, cv::Size(CHAR_INPUT_W,CHAR_INPUT_H), cv::Scalar(0,0,0),false); - net.setInput(inputBlob,"data"); - return net.forward(); - } -} diff --git a/Prj-Linux/lpr/src/FastDeskew.cpp b/Prj-Linux/lpr/src/FastDeskew.cpp deleted file mode 100644 index 58c8eb3..0000000 --- a/Prj-Linux/lpr/src/FastDeskew.cpp +++ /dev/null @@ -1,108 +0,0 @@ -// -// Created by Jack Yu on 02/10/2017. -// - - - -#include <../include/FastDeskew.h> - -namespace pr{ - const int ANGLE_MIN = 30 ; - const int ANGLE_MAX = 150 ; - const int PLATE_H = 36; - const int PLATE_W = 136; - - int angle(float x,float y) - { - return atan2(x,y)*180/3.1415; - } - - std::vector avgfilter(std::vector angle_list,int windowsSize) { - std::vector angle_list_filtered(angle_list.size() - windowsSize + 1); - for (int i = 0; i < angle_list.size() - windowsSize + 1; i++) { - float avg = 0.00f; - for (int j = 0; j < windowsSize; j++) { - avg += angle_list[i + j]; - } - avg = avg / windowsSize; - angle_list_filtered[i] = avg; - } - - return angle_list_filtered; - } - - - void drawHist(std::vector seq){ - cv::Mat image(300,seq.size(),CV_8U); - image.setTo(0); - - for(int i = 0;i(skewPlate.rows*tan(cv::abs(angle)/180* 3.14) ); - cv::Size size(skewPlate.cols + extend_padding ,skewPlate.rows); - float interval = abs(sin((angle /180) * 3.14)* skewPlate.rows); - cv::Point2f pts1[4] = {cv::Point2f(0,0),cv::Point2f(0,size_o.height),cv::Point2f(size_o.width,0),cv::Point2f(size_o.width,size_o.height)}; - if(angle>0) { - cv::Point2f pts2[4] = {cv::Point2f(interval, 0), cv::Point2f(0, size_o.height), - cv::Point2f(size_o.width, 0), cv::Point2f(size_o.width - interval, size_o.height)}; - cv::Mat M = cv::getPerspectiveTransform(pts1,pts2); - cv::warpPerspective(skewPlate,dst,M,size); - } - else { - cv::Point2f pts2[4] = {cv::Point2f(0, 0), cv::Point2f(interval, size_o.height), cv::Point2f(size_o.width-interval, 0), - cv::Point2f(size_o.width, size_o.height)}; - cv::Mat M = cv::getPerspectiveTransform(pts1,pts2); - cv::warpPerspective(skewPlate,dst,M,size,cv::INTER_CUBIC); - } - return dst; - } - cv::Mat fastdeskew(cv::Mat skewImage,int blockSize){ - const int FILTER_WINDOWS_SIZE = 5; - std::vector angle_list(180); - memset(angle_list.data(),0,angle_list.size()*sizeof(int)); - cv::Mat bak; - skewImage.copyTo(bak); - if(skewImage.channels() == 3) - cv::cvtColor(skewImage,skewImage,cv::COLOR_RGB2GRAY); - if(skewImage.channels() == 1) - { - cv::Mat eigen; - cv::cornerEigenValsAndVecs(skewImage,eigen,blockSize,5); - for( int j = 0; j < skewImage.rows; j+=blockSize ) - { for( int i = 0; i < skewImage.cols; i+=blockSize ) - { - float x2 = eigen.at(j, i)[4]; - float y2 = eigen.at(j, i)[5]; - int angle_cell = angle(x2,y2); - angle_list[(angle_cell + 180)%180]+=1.0; - } - } - } - std::vector filtered = avgfilter(angle_list,5); - int maxPos = std::max_element(filtered.begin(),filtered.end()) - filtered.begin() + FILTER_WINDOWS_SIZE/2; - if(maxPos>ANGLE_MAX) - maxPos = (-maxPos+90+180)%180; - if(maxPos(maxPos),60.0f); - return deskewed; - } - - - -}//namespace pr diff --git a/Prj-Linux/lpr/src/FineMapping.cpp b/Prj-Linux/lpr/src/FineMapping.cpp deleted file mode 100644 index f2505e9..0000000 --- a/Prj-Linux/lpr/src/FineMapping.cpp +++ /dev/null @@ -1,163 +0,0 @@ -#include "FineMapping.h" -namespace pr{ - const int FINEMAPPING_H = 60 ; - const int FINEMAPPING_W = 140; - const int PADDING_UP_DOWN = 30; - void drawRect(cv::Mat image,cv::Rect rect) - { - cv::Point p1(rect.x,rect.y); - cv::Point p2(rect.x+rect.width,rect.y+rect.height); - cv::rectangle(image,p1,p2,cv::Scalar(0,255,0),1); - } - - - FineMapping::FineMapping(std::string prototxt,std::string caffemodel) { - net = cv::dnn::readNetFromCaffe(prototxt, caffemodel); - } - - cv::Mat FineMapping::FineMappingHorizon(cv::Mat FinedVertical,int leftPadding,int rightPadding) - { - cv::Mat inputBlob = cv::dnn::blobFromImage(FinedVertical, 1/255.0, cv::Size(66,16), - cv::Scalar(0,0,0),false); - net.setInput(inputBlob,"data"); - cv::Mat prob = net.forward(); - int front = static_cast(prob.at(0,0)*FinedVertical.cols); - int back = static_cast(prob.at(0,1)*FinedVertical.cols); - front -= leftPadding ; - if(front<0) front = 0; - back +=rightPadding; - if(back>FinedVertical.cols-1) back=FinedVertical.cols - 1; - cv::Mat cropped = FinedVertical.colRange(front,back).clone(); - return cropped; - } - - std::pair FitLineRansac(std::vector pts,int zeroadd = 0 ) - { - std::pair res; - if(pts.size()>2) - { - cv::Vec4f line; - cv::fitLine(pts,line,cv::DIST_HUBER,0,0.01,0.01); - float vx = line[0]; - float vy = line[1]; - float x = line[2]; - float y = line[3]; - int lefty = static_cast((-x * vy / vx) + y); - int righty = static_cast(((136- x) * vy / vx) + y); - res.first = lefty+PADDING_UP_DOWN+zeroadd; - res.second = righty+PADDING_UP_DOWN+zeroadd; - return res; - } - res.first = zeroadd; - res.second = zeroadd; - return res; - } - - cv::Mat FineMapping::FineMappingVertical(cv::Mat InputProposal,int sliceNum,int upper,int lower,int windows_size){ - cv::Mat PreInputProposal; - cv::Mat proposal; - cv::resize(InputProposal,PreInputProposal,cv::Size(FINEMAPPING_W,FINEMAPPING_H)); - if(InputProposal.channels() == 3) - cv::cvtColor(PreInputProposal,proposal,cv::COLOR_BGR2GRAY); - else - PreInputProposal.copyTo(proposal); - // this will improve some sen - cv::Mat kernal = cv::getStructuringElement(cv::MORPH_ELLIPSE,cv::Size(1,3)); - float diff = static_cast(upper-lower); - diff/=static_cast(sliceNum-1); - cv::Mat binary_adaptive; - std::vector line_upper; - std::vector line_lower; - int contours_nums=0; - for(int i = 0 ; i < sliceNum ; i++) - { - std::vector > contours; - float k =lower + i*diff; - cv::adaptiveThreshold(proposal,binary_adaptive,255,cv::ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C,cv::THRESH_BINARY,windows_size,k); - cv::Mat draw; - binary_adaptive.copyTo(draw); - cv::findContours(binary_adaptive,contours,cv::RETR_EXTERNAL,cv::CHAIN_APPROX_SIMPLE); - for(auto contour: contours) - { - cv::Rect bdbox =cv::boundingRect(contour); - float lwRatio = bdbox.height/static_cast(bdbox.width); - int bdboxAera = bdbox.width*bdbox.height; - if (( lwRatio>0.7&&bdbox.width*bdbox.height>100 && bdboxAera<300) - || (lwRatio>3.0 && bdboxAera<100 && bdboxAera>10)) - { - cv::Point p1(bdbox.x, bdbox.y); - cv::Point p2(bdbox.x + bdbox.width, bdbox.y + bdbox.height); - line_upper.push_back(p1); - line_lower.push_back(p2); - contours_nums+=1; - } - } - } - if(contours_nums<41) - { - cv::bitwise_not(InputProposal,InputProposal); - cv::Mat kernal = cv::getStructuringElement(cv::MORPH_ELLIPSE,cv::Size(1,5)); - cv::Mat bak; - cv::resize(InputProposal,bak,cv::Size(FINEMAPPING_W,FINEMAPPING_H)); - cv::erode(bak,bak,kernal); - if(InputProposal.channels() == 3) - cv::cvtColor(bak,proposal,cv::COLOR_BGR2GRAY); - else - proposal = bak; - int contours_nums=0; - for(int i = 0 ; i < sliceNum ; i++) - { - std::vector > contours; - float k =lower + i*diff; - cv::adaptiveThreshold(proposal,binary_adaptive,255,cv::ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C,cv::THRESH_BINARY,windows_size,k); - cv::Mat draw; - binary_adaptive.copyTo(draw); - cv::findContours(binary_adaptive,contours,cv::RETR_EXTERNAL,cv::CHAIN_APPROX_SIMPLE); - for(auto contour: contours) - { - cv::Rect bdbox =cv::boundingRect(contour); - float lwRatio = bdbox.height/static_cast(bdbox.width); - int bdboxAera = bdbox.width*bdbox.height; - if (( lwRatio>0.7&&bdbox.width*bdbox.height>120 && bdboxAera<300) - || (lwRatio>3.0 && bdboxAera<100 && bdboxAera>10)) - { - - cv::Point p1(bdbox.x, bdbox.y); - cv::Point p2(bdbox.x + bdbox.width, bdbox.y + bdbox.height); - line_upper.push_back(p1); - line_lower.push_back(p2); - contours_nums+=1; - } - } - } - } - cv::Mat rgb; - cv::copyMakeBorder(PreInputProposal, rgb, PADDING_UP_DOWN, PADDING_UP_DOWN, 0, 0, cv::BORDER_REPLICATE); - std::pair A; - std::pair B; - A = FitLineRansac(line_upper, -1); - B = FitLineRansac(line_lower, 1); - int leftyB = A.first; - int rightyB = A.second; - int leftyA = B.first; - int rightyA = B.second; - int cols = rgb.cols; - int rows = rgb.rows; - std::vector corners(4); - corners[0] = cv::Point2f(cols - 1, rightyA); - corners[1] = cv::Point2f(0, leftyA); - corners[2] = cv::Point2f(cols - 1, rightyB); - corners[3] = cv::Point2f(0, leftyB); - std::vector corners_trans(4); - corners_trans[0] = cv::Point2f(136, 36); - corners_trans[1] = cv::Point2f(0, 36); - corners_trans[2] = cv::Point2f(136, 0); - corners_trans[3] = cv::Point2f(0, 0); - cv::Mat transform = cv::getPerspectiveTransform(corners, corners_trans); - cv::Mat quad = cv::Mat::zeros(36, 136, CV_8UC3); - cv::warpPerspective(rgb, quad, transform, quad.size()); - return quad; - } -} - - diff --git a/Prj-Linux/lpr/src/FineTune.cpp b/Prj-Linux/lpr/src/FineTune.cpp new file mode 100644 index 0000000..463365b --- /dev/null +++ b/Prj-Linux/lpr/src/FineTune.cpp @@ -0,0 +1,67 @@ +#include "../include/Finetune.h" +using namespace std; +using namespace cv; + +namespace pr { + FineTune::FineTune(string finetune_prototxt, string finetune_caffemodel) { + FTNet = dnn::readNetFromCaffe(finetune_prototxt, finetune_caffemodel); + } + void FineTune::affine_crop(Mat src, vector pts, Mat &crop) + { + Point2f dst[4] = { Point2f(0,0),Point2f(160,0),Point2f(160,40),Point2f(0,40) }; + Point2f srcpt[4] = { Point2f(pts[0]),Point2f(pts[1]) ,Point2f(pts[2]) ,Point2f(pts[3]) }; + Mat _mat = getPerspectiveTransform(srcpt, dst); + warpPerspective(src, crop, _mat, Size(160, 40)); + } + void FineTune::to_refine(Mat src, vectorpts, Mat& crop) + { + float scale = 3.f; + int cx = 64; int cy = 24; + int cw = 64; int ch = 24; + int tx1 = cx - cw / 2; + int ty1 = cy - ch / 2; + int tx2 = cx + cw / 2; + int ty2 = cy - ch / 2; + int tx3 = cx + cw / 2; + int ty3 = cy + ch / 2; + int tx4 = cx - cw / 2; + int ty4 = cy + ch / 2; + vector dstp(4); + Point2f dst[4] = { (Point2f(tx1*scale, ty1*scale)) ,(Point2f(tx2*scale, ty2*scale)) ,(Point2f(tx3*scale, ty3*scale)) ,(Point2f(tx4*scale, ty4*scale)) }; + Point2f pt[4] = { Point2f(pts[0]),Point2f(pts[1]) ,Point2f(pts[2]) ,Point2f(pts[3]) }; + //estimater + Mat _mat = getPerspectiveTransform(pt, dst); + warpPerspective(src, crop, _mat, Size(120 * scale, 48 * scale)); + } + void FineTune::Finetune(Mat src, Mat& dst) + { + Mat tof;// = src.clone(); + resize(src, tof, Size(120, 48)); + Mat blob = dnn::blobFromImage(tof, 0.0078125, Size(120, 48), Scalar(127.5, 127.5, 127.5), false, false); + FTNet.setInput(blob); + Mat outblob = FTNet.forward("conv6-3"); + + float *data = outblob.ptr(); + vector pts(4); + Mat fineMat(Size(2, 4), CV_32F, data); + for (int i = 0; i < fineMat.rows; i++) + { + pts[i].x = fineMat.at(i, 0)*src.cols; + pts[i].y = fineMat.at(i, 1)*src.rows; + } + Mat crop; + to_refine(src, pts, crop); + blob = dnn::blobFromImage(crop, 0.0078128, Size(120, 48), Scalar(127.5, 127.5, 127.5), false, false); + FTNet.setInput(blob); + outblob = FTNet.forward("conv6-3"); + data = outblob.ptr(); + Mat fineMat2(Size(2, 4), CV_32F, data); + for (int i = 0; i < fineMat.rows; i++) + { + pts[i].x = fineMat2.at(i, 0)*crop.cols; + pts[i].y = fineMat2.at(i, 1)*crop.rows; + } + affine_crop(crop, pts, crop); + dst = crop.clone(); + } +} \ No newline at end of file diff --git a/Prj-Linux/lpr/src/Pipeline.cpp b/Prj-Linux/lpr/src/Pipeline.cpp index f34a09e..b965c30 100644 --- a/Prj-Linux/lpr/src/Pipeline.cpp +++ b/Prj-Linux/lpr/src/Pipeline.cpp @@ -1,74 +1,70 @@ -// -// Created by Jack Yu on 23/10/2017. -// - #include "../include/Pipeline.h" - namespace pr { + PipelinePR::PipelinePR(std::string detect_prototxt, std::string detect_caffemodel, + std::string finetune_prototxt, std::string finetune_caffemodel, + std::string platerec_prototxt, std::string platerec_caffemodel, + std::string dbstring) + { + platedetection = new PlateDetection(detect_prototxt, detect_caffemodel); + finetune = new FineTune(finetune_prototxt, finetune_caffemodel); + platerecognation = new PlateRecognation(platerec_prototxt, platerec_caffemodel); + dbdetection = new DBDetection(dbstring); + } + PipelinePR::~PipelinePR() + { + delete platedetection; + delete finetune; + delete platerecognation; + delete dbdetection; + } + cv::Mat DBcropFromImage(const cv::Mat &image){ + cv::Mat cropped; + image.copyTo(cropped); + int cropped_w = cropped.cols; + int cropped_h = cropped.rows; + cv::Rect up,down; + up.y = cropped_h*0.05;up.x = cropped_w*0.2;up.height = cropped_h*0.35;up.width = cropped_w*0.55; + down.y = cropped_h*0.4;down.x = cropped_w*0.05;down.height = cropped_h*0.6;down.width = cropped_w*0.95; + cv::Mat cropUp,cropDown; + cropped(up).copyTo(cropUp); + cropped(down).copyTo(cropDown); + cv::resize(cropUp,cropUp,cv::Size(64,40)); + cv::resize(cropDown,cropDown,cv::Size(96,40)); + cv::Mat crop = cv::Mat(40,160,CV_8UC3); + cropUp.copyTo(crop(cv::Rect(0,0,64,40))); + cropDown.copyTo(crop(cv::Rect(64,0,96,40))); + return crop; - const int HorizontalPadding = 4; - PipelinePR::PipelinePR(std::string detector_filename, - std::string finemapping_prototxt, std::string finemapping_caffemodel, - std::string segmentation_prototxt, std::string segmentation_caffemodel, - std::string charRecognization_proto, std::string charRecognization_caffemodel, - std::string segmentationfree_proto,std::string segmentationfree_caffemodel) { - plateDetection = new PlateDetection(detector_filename); - fineMapping = new FineMapping(finemapping_prototxt, finemapping_caffemodel); - plateSegmentation = new PlateSegmentation(segmentation_prototxt, segmentation_caffemodel); - generalRecognizer = new CNNRecognizer(charRecognization_proto, charRecognization_caffemodel); - segmentationFreeRecognizer = new SegmentationFreeRecognizer(segmentationfree_proto,segmentationfree_caffemodel); - } - - PipelinePR::~PipelinePR() { - delete plateDetection; - delete fineMapping; - delete plateSegmentation; - delete generalRecognizer; - delete segmentationFreeRecognizer; } - - std::vector PipelinePR:: RunPiplineAsImage(cv::Mat plateImage,int method) { - std::vector results; - std::vector plates; - plateDetection->plateDetectionRough(plateImage,plates,36,700); - for (pr::PlateInfo plateinfo:plates) { - - cv::Mat image_finemapping = plateinfo.getPlateImage(); - image_finemapping = fineMapping->FineMappingVertical(image_finemapping); - image_finemapping = pr::fastdeskew(image_finemapping, 5); - //Segmentation-based - if(method==SEGMENTATION_BASED_METHOD) - { - image_finemapping = fineMapping->FineMappingHorizon(image_finemapping, 2, HorizontalPadding); - cv::resize(image_finemapping, image_finemapping, cv::Size(136+HorizontalPadding, 36)); - plateinfo.setPlateImage(image_finemapping); - std::vector rects; - plateSegmentation->segmentPlatePipline(plateinfo, 1, rects); - plateSegmentation->ExtractRegions(plateinfo, rects); - cv::copyMakeBorder(image_finemapping, image_finemapping, 0, 0, 0, 20, cv::BORDER_REPLICATE); - plateinfo.setPlateImage(image_finemapping); - generalRecognizer->SegmentBasedSequenceRecognition(plateinfo); - plateinfo.decodePlateNormal(pr::CH_PLATE_CODE); - - } - //Segmentation-free - else if(method==SEGMENTATION_FREE_METHOD) - { - image_finemapping = fineMapping->FineMappingHorizon(image_finemapping, 4, HorizontalPadding+3); - cv::resize(image_finemapping, image_finemapping, cv::Size(136+HorizontalPadding, 36)); - plateinfo.setPlateImage(image_finemapping); - std::pair res = segmentationFreeRecognizer->SegmentationFreeForSinglePlate(plateinfo.getPlateImage(),pr::CH_PLATE_CODE); - plateinfo.confidence = res.second; - plateinfo.setPlateName(res.first); - } - results.push_back(plateinfo); - } - - return results; - - }//namespace pr - - - + std::vector PipelinePR::RunPiplineAsImage(cv::Mat plateimg,int IsDB) + { + std::vector plates; + std::vector plateres; + if(IsDB==1) + { + dbdetection->DBDetect(plateimg,plates,30,1280); + } + else + { + platedetection->Detectssd(plateimg, plates); + } + for (pr::PlateInfo plateinfo : plates) { + cv::Mat image = plateinfo.getPlateImage(); + cv::Mat CropImg; + + if(IsDB==1) + { + CropImg = DBcropFromImage(image); + platerecognation->segmentation_free_recognation(CropImg, plateinfo); + } + else + { + finetune->Finetune(image, CropImg); + platerecognation->segmentation_free_recognation(CropImg, plateinfo); + } + plateres.push_back(plateinfo); + } + return plateres; + } } diff --git a/Prj-Linux/lpr/src/PlateDetection.cpp b/Prj-Linux/lpr/src/PlateDetection.cpp index 9d0e6e2..ff9c214 100644 --- a/Prj-Linux/lpr/src/PlateDetection.cpp +++ b/Prj-Linux/lpr/src/PlateDetection.cpp @@ -1,34 +1,103 @@ -#include "../include/PlateDetection.h" -#include "util.h" -namespace pr{ - PlateDetection::PlateDetection(std::string filename_cascade){ - cascade.load(filename_cascade); +#include "../include/Platedetect.h" - }; - void PlateDetection::plateDetectionRough(cv::Mat InputImage,std::vector &plateInfos,int min_w,int max_w){ - cv::Mat processImage; +using namespace cv; +using namespace std; +namespace pr { + + PlateDetection::PlateDetection(std::string ssd_prototxt, std::string ssd_caffemodel) + { + ssdNet = cv::dnn::readNetFromCaffe(ssd_prototxt, ssd_caffemodel); + } + DBDetection::DBDetection(std::string cascadestring) + { + dbcascade.load(cascadestring); + } + void PlateDetection::Detectssd(cv::Mat img, std::vector &plateInfos) + { + int cols = img.cols; + int rows = img.rows; + Mat in; + img.convertTo(in, CV_32F); + Mat input(img.size(), CV_32FC3); + Mat inputblob1 = input.reshape(1, { 1, 3,rows,cols }); + Mat input_blob = dnn::blobFromImages(in, 0.225, Size(), Scalar(103.53, 116.28, 123.675), false); + float *blobdata = input_blob.ptr(); + float *blobdata2 = inputblob1.ptr(); + { + for (int i = 0; i < rows; i++) + { + memcpy(blobdata2 + i * cols, blobdata + 3 * i * cols, cols * sizeof(float)); + memcpy(blobdata2 + i * cols + rows * cols, blobdata + (1 + 3 * i) * cols, cols * sizeof(float)); + memcpy(blobdata2 + i * cols + rows * cols * 2, blobdata + (2 + 3 * i) * cols, cols * sizeof(float)); + } + } + ssdNet.setInput(inputblob1); + + Mat outputBlob = ssdNet.forward("detection_out"); + + Mat detectmat(outputBlob.size[2], outputBlob.size[3], CV_32F, outputBlob.ptr()); + vector recs; + vectorscs; + for (int i = 0; i < detectmat.rows; i++) + { + float confidence = detectmat.at(i, 2); + if (confidence > 0.5) + { + int x1, x2, y1, y2; + Rect rec; + Mat cimg; + x1 = int(detectmat.at(i, 3) * cols); + y1 = int(detectmat.at(i, 4) * rows); + x2 = int(detectmat.at(i, 5) * cols); + y2 = int(detectmat.at(i, 6) * rows); + x1 = max(x1, 0); + y1 = max(y1, 0); + x2 = min(x2, cols - 1); + y2 = min(y2, rows - 1); + rec.x = x1; rec.y = y1; rec.width = (x2 - x1 + 1); rec.height = (y2 - y1 + 1); + img(rec).copyTo(cimg); + PlateInfo plateInfo(cimg, rec); + plateInfos.push_back(plateInfo); + } + } + } + cv::Mat cropFromImage(const cv::Mat &image,cv::Rect rect){ + int w = image.cols-1; + int h = image.rows-1; + rect.x = std::max(rect.x,0); + rect.y = std::max(rect.y,0); + rect.height = std::min(rect.height,h-rect.y); + rect.width = std::min(rect.width,w-rect.x); + cv::Mat temp(rect.size(), image.type()); + cv::Mat cropped; + temp = image(rect); + temp.copyTo(cropped); + return cropped; + } + void DBDetection::DBDetect(cv::Mat InputImage,std::vector &plateInfos,int min_w,int max_w) + { + cv::Mat processImage; cv::cvtColor(InputImage,processImage,cv::COLOR_BGR2GRAY); std::vector platesRegions; cv::Size minSize(min_w,min_w/4); cv::Size maxSize(max_w,max_w/4); if (&processImage == NULL) return; - cascade.detectMultiScale( processImage, platesRegions, + dbcascade.detectMultiScale( processImage, platesRegions, 1.1, 3, cv::CASCADE_SCALE_IMAGE,minSize,maxSize); for(auto plate:platesRegions) { - int zeroadd_w = static_cast(plate.width*0.30); - int zeroadd_h = static_cast(plate.height*2); - int zeroadd_x = static_cast(plate.width*0.15); - int zeroadd_y = static_cast(plate.height*1); + int zeroadd_w = static_cast(plate.width*0.28); + int zeroadd_h = static_cast(plate.height*0.35); + int zeroadd_x = static_cast(plate.width*0.14); + int zeroadd_y = static_cast(plate.height*0.15); plate.x-=zeroadd_x; plate.y-=zeroadd_y; plate.height += zeroadd_h; plate.width += zeroadd_w; - cv::Mat plateImage = util::cropFromImage(InputImage,plate); + cv::Mat plateImage = cropFromImage(InputImage,plate); PlateInfo plateInfo(plateImage,plate); plateInfos.push_back(plateInfo); - } } -}//namespace pr +} diff --git a/Prj-Linux/lpr/src/PlateRecognation.cpp b/Prj-Linux/lpr/src/PlateRecognation.cpp new file mode 100644 index 0000000..40919d9 --- /dev/null +++ b/Prj-Linux/lpr/src/PlateRecognation.cpp @@ -0,0 +1,61 @@ +#include "../include/PlateRecognation.h" +#include "../include/Pipeline.h" +using namespace std; +using namespace cv; +namespace pr { + + PlateRecognation::PlateRecognation(std::string rec_prototxt, std::string rec_caffemodel) + { + RecNet = cv::dnn::readNetFromCaffe(rec_prototxt, rec_caffemodel); + } + void PlateRecognation::segmentation_free_recognation(cv::Mat src, pr::PlateInfo &plateinfo) + { + float score = 0; + string text = ""; + Mat src1 = src.clone(); + Mat inputMat(Size(40, 160), CV_8UC3); + + for (int j = 0; j < src.rows; j++) + { + for (int i = 0; i < src.cols; i++) + { + inputMat.at(i, j) = src1.at(j, i); + } + } + Mat blob = dnn::blobFromImage(inputMat, 1 / 255.f, Size(40, 160), Scalar(0, 0, 0), false, false); + RecNet.setInput(blob); + Mat outblob = RecNet.forward(); + int x = outblob.size[2]; + int y = outblob.size[0]; + float *data = outblob.ptr(); + vector scores(84); + vectormaxidxs; + vector maxscore; + for (int i = 2; i < 20; i++) + { + for (int j = 0; j < 84; j++) + { + scores[j] = data[j * 20 + i]; + } + int idx = max_element(scores.begin(), scores.end()) - scores.begin(); + maxidxs.push_back(idx); + maxscore.push_back(scores[idx]); + } + int charnum = 0; + for (int i = 0; i < maxidxs.size(); i++) + { + if (maxidxs[i] < pr::CH_PLATE_CODE.size() && (i == 0 || (maxidxs[i - 1] != maxidxs[i]))) + { + text += pr::CH_PLATE_CODE[maxidxs[i]]; + score += maxscore[i]; + charnum++; + } + } + if (charnum > 0) + { + score /= charnum; + } + plateinfo.setPlateName(text); + plateinfo.confidence = score; + } +} \ No newline at end of file diff --git a/Prj-Linux/lpr/src/PlateSegmentation.cpp b/Prj-Linux/lpr/src/PlateSegmentation.cpp deleted file mode 100644 index c0f5e65..0000000 --- a/Prj-Linux/lpr/src/PlateSegmentation.cpp +++ /dev/null @@ -1,404 +0,0 @@ -// -// Created by Jack Yu on 16/10/2017. -// - -#include "../include/PlateSegmentation.h" -#include "../include/niBlackThreshold.h" - - -//#define DEBUG -namespace pr{ - - PlateSegmentation::PlateSegmentation(std::string prototxt,std::string caffemodel) { - net = cv::dnn::readNetFromCaffe(prototxt, caffemodel); - } - cv::Mat PlateSegmentation::classifyResponse(const cv::Mat &cropped){ - cv::Mat inputBlob = cv::dnn::blobFromImage(cropped, 1/255.0, cv::Size(22,22), cv::Scalar(0,0,0),false); - net.setInput(inputBlob,"data"); - return net.forward(); - } - - void drawHist(float* seq,int size,const char* name){ - cv::Mat image(300,size,CV_8U); - image.setTo(0); - float* start =seq; - float* end = seq+size; - float l = *std::max_element(start,end); - for(int i = 0;i>1),rect.y + (rect.height>>1)); - int rebuildLeft = (rect.width>>1 )+ left; - int rebuildRight = (rect.width>>1 )+ right; - int rebuildTop = (rect.height>>1 )+ top; - int rebuildBottom = (rect.height>>1 )+ bottom; - return boxFromCenter(center,rebuildLeft,rebuildRight,rebuildTop,rebuildBottom,bdSize); - - } - - - - void PlateSegmentation:: refineRegion(cv::Mat &plateImage,const std::vector &candidatePts,const int padding,std::vector &rects){ - int w = candidatePts[5] - candidatePts[4]; - int cols = plateImage.cols; - int rows = plateImage.rows; - for(int i = 0 ; i < candidatePts.size() ; i++) - { - int left = 0; - int right = 0 ; - - if(i == 0 ){ - left= candidatePts[i]; - right = left+w+padding; - } - else { - left = candidatePts[i] - padding; - right = left + w + padding * 2; - } - - computeSafeMargin(right,cols); - computeSafeMargin(left,cols); - cv::Rect roi(left,0,right - left,rows-1); - cv::Mat roiImage; - plateImage(roi).copyTo(roiImage); - - if (i>=1) - { - - cv::Mat roi_thres; -// cv::threshold(roiImage,roi_thres,0,255,cv::THRESH_OTSU|cv::THRESH_BINARY); - - niBlackThreshold(roiImage,roi_thres,255,cv::THRESH_BINARY,15,0.27,BINARIZATION_NIBLACK); - - std::vector> contours; - cv::findContours(roi_thres,contours,cv::RETR_LIST,cv::CHAIN_APPROX_SIMPLE); - cv::Point boxCenter(roiImage.cols>>1,roiImage.rows>>1); - - cv::Rect final_bdbox; - cv::Point final_center; - int final_dist = INT_MAX; - - - for(auto contour:contours) - { - cv::Rect bdbox = cv::boundingRect(contour); - cv::Point center(bdbox.x+(bdbox.width>>1),bdbox.y + (bdbox.height>>1)); - int dist = (center.x - boxCenter.x)*(center.x - boxCenter.x); - if(dist rows>>1) - { final_dist =dist; - final_center = center; - final_bdbox = bdbox; - } - } - - //rebuild box - if(final_bdbox.height/ static_cast(final_bdbox.width) > 3.5 && final_bdbox.width*final_bdbox.height<10) - final_bdbox = boxFromCenter(final_center,8,8,(rows>>1)-3 , (rows>>1) - 2,roiImage.size()); - else { - if(i == candidatePts.size()-1) - final_bdbox = boxPadding(final_bdbox, padding/2, padding, padding/2, padding/2, roiImage.size()); - else - final_bdbox = boxPadding(final_bdbox, padding, padding, padding, padding, roiImage.size()); - - -// std::cout<0&&i+j+r> &candidatePts){ - int rows = respones.rows; - int cols = respones.cols; - - - - float *data = (float*)respones.data; - float *engNum_prob = data; - float *false_prob = data+cols; - float *ch_prob = data+cols*2; - - avgfilter(engNum_prob,cols,5); - avgfilter(false_prob,cols,5); -// avgfilter(ch_prob,cols,5); - std::vector candidate_pts(7); -#ifdef DEBUG - drawHist(engNum_prob,cols,"engNum_prob"); - drawHist(false_prob,cols,"false_prob"); - drawHist(ch_prob,cols,"ch_prob"); - cv::waitKey(0); -#endif - - - - - int cp_list[7]; - float loss_selected = -10; - - for(int start = 0 ; start < 20 ; start+=2) - for(int width = windowsWidth-5; width < windowsWidth+5 ; width++ ){ - for(int interval = windowsWidth/2; interval < windowsWidth; interval++) - { - int cp1_ch = start; - int cp2_p0 = cp1_ch+ width; - int cp3_p1 = cp2_p0+ width + interval; - int cp4_p2 = cp3_p1 + width; - int cp5_p3 = cp4_p2 + width+1; - int cp6_p4 = cp5_p3 + width+2; - int cp7_p5= cp6_p4+ width+2; - - int md1 = (cp1_ch+cp2_p0)>>1; - int md2 = (cp2_p0+cp3_p1)>>1; - int md3 = (cp3_p1+cp4_p2)>>1; - int md4 = (cp4_p2+cp5_p3)>>1; - int md5 = (cp5_p3+cp6_p4)>>1; - int md6 = (cp6_p4+cp7_p5)>>1; - - - - - if(cp7_p5>=cols) - continue; -// float loss = ch_prob[cp1_ch]+ -// engNum_prob[cp2_p0] +engNum_prob[cp3_p1]+engNum_prob[cp4_p2]+engNum_prob[cp5_p3]+engNum_prob[cp6_p4] +engNum_prob[cp7_p5] -// + (false_prob[md2]+false_prob[md3]+false_prob[md4]+false_prob[md5]+false_prob[md5] + false_prob[md6]); - float loss = ch_prob[cp1_ch]*3 -(false_prob[cp3_p1]+false_prob[cp4_p2]+false_prob[cp5_p3]+false_prob[cp6_p4]+false_prob[cp7_p5]); - - if(loss>loss_selected) - { - loss_selected = loss; - cp_list[0]= cp1_ch; - cp_list[1]= cp2_p0; - cp_list[2]= cp3_p1; - cp_list[3]= cp4_p2; - cp_list[4]= cp5_p3; - cp_list[5]= cp6_p4; - cp_list[6]= cp7_p5; - } - } - } - candidate_pts[0] = cp_list[0]; - candidate_pts[1] = cp_list[1]; - candidate_pts[2] = cp_list[2]; - candidate_pts[3] = cp_list[3]; - candidate_pts[4] = cp_list[4]; - candidate_pts[5] = cp_list[5]; - candidate_pts[6] = cp_list[6]; - - candidatePts.first = loss_selected; - candidatePts.second = candidate_pts; - - }; - - - void PlateSegmentation::segmentPlateBySlidingWindows(cv::Mat &plateImage,int windowsWidth,int stride,cv::Mat &respones){ - - -// cv::resize(plateImage,plateImage,cv::Size(136,36)); - - cv::Mat plateImageGray; - cv::cvtColor(plateImage,plateImageGray,cv::COLOR_BGR2GRAY); - int padding = plateImage.cols-136 ; -// int padding = 0 ; - int height = plateImage.rows - 1; - int width = plateImage.cols - 1 - padding; - for(int i = 0 ; i < width - windowsWidth +1 ; i +=stride) - { - cv::Rect roi(i,0,windowsWidth,height); - cv::Mat roiImage = plateImageGray(roi); - cv::Mat response = classifyResponse(roiImage); - respones.push_back(response); - } - - - - - respones = respones.t(); -// std::pair> images ; -// -// -// std::cout< &Char_rects){ - cv::Mat plateImage = plateInfo.getPlateImage(); // get src image . - cv::Mat plateImageGray; - cv::cvtColor(plateImage,plateImageGray,cv::COLOR_BGR2GRAY); - //do binarzation - // - std::pair> sections ; // segment points variables . - - cv::Mat respones; //three response of every sub region from origin image . - segmentPlateBySlidingWindows(plateImage,DEFAULT_WIDTH,1,respones); - templateMatchFinding(respones,DEFAULT_WIDTH/stride,sections); - for(int i = 0; i < sections.second.size() ; i++) - { - sections.second[i]*=stride; - - } - -// std::cout< &rects){ - cv::Mat plateImage = plateInfo.getPlateImage(); - for(int i = 0 ; i < rects.size() ; i++){ - cv::Mat charImage; - plateImage(rects[i]).copyTo(charImage); - if(charImage.channels()) - cv::cvtColor(charImage,charImage,cv::COLOR_BGR2GRAY); -// cv::imshow("image",charImage); -// cv::waitKey(0); - cv::equalizeHist(charImage,charImage); -// - -// - - - std::pair char_instance; - if(i == 0 ){ - - char_instance.first = CHINESE; - - - } else if(i == 1){ - char_instance.first = LETTER; - } - else{ - char_instance.first = LETTER_NUMS; - } - char_instance.second = charImage; - plateInfo.appendPlateChar(char_instance); - - } - - } - -}//namespace pr diff --git a/Prj-Linux/lpr/src/Recognizer.cpp b/Prj-Linux/lpr/src/Recognizer.cpp deleted file mode 100644 index 07fdfb0..0000000 --- a/Prj-Linux/lpr/src/Recognizer.cpp +++ /dev/null @@ -1,23 +0,0 @@ -// -// Created by Jack Yu on 22/10/2017. -// - -#include "../include/Recognizer.h" - -namespace pr{ - void GeneralRecognizer::SegmentBasedSequenceRecognition(PlateInfo &plateinfo){ - for(auto char_instance:plateinfo.plateChars) - { - std::pair res; - if(char_instance.second.rows*char_instance.second.cols>40) { - label code_table = recognizeCharacter(char_instance.second); - res.first = char_instance.first; - code_table.copyTo(res.second); - plateinfo.appendPlateCoding(res); - } else{ - res.first = INVALID; - plateinfo.appendPlateCoding(res); - } - } - } -} diff --git a/Prj-Linux/lpr/src/SegmentationFreeRecognizer.cpp b/Prj-Linux/lpr/src/SegmentationFreeRecognizer.cpp deleted file mode 100644 index 369f63b..0000000 --- a/Prj-Linux/lpr/src/SegmentationFreeRecognizer.cpp +++ /dev/null @@ -1,89 +0,0 @@ -// -// Created by Jack Yu on 28/11/2017. -// -#include "../include/SegmentationFreeRecognizer.h" - -namespace pr { - SegmentationFreeRecognizer::SegmentationFreeRecognizer(std::string prototxt, std::string caffemodel) { - net = cv::dnn::readNetFromCaffe(prototxt, caffemodel); - } - inline int judgeCharRange(int id) - {return id<31 || id>63; - } - std::pair decodeResults(cv::Mat code_table,std::vector mapping_table,float thres) - { - cv::MatSize mtsize = code_table.size; - int sequencelength = mtsize[2]; - int labellength = mtsize[1]; - cv::transpose(code_table.reshape(1,1).reshape(1,labellength),code_table); - std::string name = ""; - std::vector seq(sequencelength); - std::vector> seq_decode_res; - for(int i = 0 ; i < sequencelength; i++) { - float *fstart = ((float *) (code_table.data) + i * labellength ); - int id = std::max_element(fstart,fstart+labellength) - fstart; - seq[i] =id; - } - - float sum_confidence = 0; - int plate_lenghth = 0 ; - for(int i = 0 ; i< sequencelength ; i++) - { - if(seq[i]!=labellength-1 && (i==0 || seq[i]!=seq[i-1])) - { - float *fstart = ((float *) (code_table.data) + i * labellength ); - float confidence = *(fstart+seq[i]); - std::pair pair_(seq[i],confidence); - seq_decode_res.push_back(pair_); - } - } - int i = 0; - if (seq_decode_res.size()>1 && judgeCharRange(seq_decode_res[0].first) && judgeCharRange(seq_decode_res[1].first)) - { - i=2; - int c = seq_decode_res[0].second res; - res.second = sum_confidence/plate_lenghth; - res.first = name; - return res; - - } - std::string decodeResults(cv::Mat code_table,std::vector mapping_table) - { - cv::MatSize mtsize = code_table.size; - int sequencelength = mtsize[2]; - int labellength = mtsize[1]; - cv::transpose(code_table.reshape(1,1).reshape(1,labellength),code_table); - std::string name = ""; - std::vector seq(sequencelength); - for(int i = 0 ; i < sequencelength; i++) { - float *fstart = ((float *) (code_table.data) + i * labellength ); - int id = std::max_element(fstart,fstart+labellength) - fstart; - seq[i] =id; - } - for(int i = 0 ; i< sequencelength ; i++) - { - if(seq[i]!=labellength-1 && (i==0 || seq[i]!=seq[i-1])) - name+=mapping_table[seq[i]]; - } - return name; - } - std::pair SegmentationFreeRecognizer::SegmentationFreeForSinglePlate(cv::Mat Image,std::vector mapping_table) { - cv::transpose(Image,Image); - cv::Mat inputBlob = cv::dnn::blobFromImage(Image, 1 / 255.0, cv::Size(40,160)); - net.setInput(inputBlob, "data"); - cv::Mat char_prob_mat = net.forward(); - return decodeResults(char_prob_mat,mapping_table,0.00); - } -} diff --git a/Prj-Linux/lpr/src/util.h b/Prj-Linux/lpr/src/util.h deleted file mode 100644 index 3f9f52c..0000000 --- a/Prj-Linux/lpr/src/util.h +++ /dev/null @@ -1,67 +0,0 @@ -// -// Created by Jack Yu on 04/04/2017. -// - -#include -namespace util{ - template void swap ( T& a, T& b ) - { - T c(a); a=b; b=c; - } - template T min(T& a,T& b ) - { - return a>b?b:a; - } - - cv::Mat cropFromImage(const cv::Mat &image,cv::Rect rect){ - int w = image.cols-1; - int h = image.rows-1; - rect.x = std::max(rect.x,0); - rect.y = std::max(rect.y,0); - rect.height = std::min(rect.height,h-rect.y); - rect.width = std::min(rect.width,w-rect.x); - cv::Mat temp(rect.size(), image.type()); - cv::Mat cropped; - temp = image(rect); - temp.copyTo(cropped); - return cropped; - - } - - cv::Mat cropBox2dFromImage(const cv::Mat &image,cv::RotatedRect rect) - { - cv::Mat M, rotated, cropped; - float angle = rect.angle; - cv::Size rect_size(rect.size.width,rect.size.height); - if (rect.angle < -45.) { - angle += 90.0; - swap(rect_size.width, rect_size.height); - } - M = cv::getRotationMatrix2D(rect.center, angle, 1.0); - cv::warpAffine(image, rotated, M, image.size(), cv::INTER_CUBIC); - cv::getRectSubPix(rotated, rect_size, rect.center, cropped); - return cropped; - } - - cv::Mat calcHist(const cv::Mat &image) - { - cv::Mat hsv; - std::vector hsv_planes; - cv::cvtColor(image,hsv,cv::COLOR_BGR2HSV); - cv::split(hsv,hsv_planes); - cv::Mat hist; - int histSize = 256; - float range[] = {0,255}; - const float* histRange = {range}; - cv::calcHist( &hsv_planes[0], 1, 0, cv::Mat(), hist, 1, &histSize, &histRange,true, true); - return hist; - } - - float computeSimilir(const cv::Mat &A,const cv::Mat &B) - { - cv::Mat histA,histB; - histA = calcHist(A); - histB = calcHist(B); - return cv::compareHist(histA,histB,CV_COMP_CORREL); - } -}//namespace util diff --git a/Prj-Linux/lpr/tests/testPipeLine.cpp b/Prj-Linux/lpr/tests/testPipeLine.cpp new file mode 100644 index 0000000..a604dbb --- /dev/null +++ b/Prj-Linux/lpr/tests/testPipeLine.cpp @@ -0,0 +1,28 @@ +#include"../include/Pipeline.h" + +void TEST_PIPELINE() +{ + pr::PipelinePR prc("../lpr/model/mininet_ssd_v1.prototxt", "../lpr/model/mininet_ssd_v1.caffemodel", + "../lpr/model/refinenet.prototxt", "../lpr/model/refinenet.caffemodel", + "../lpr/model/SegmenationFree-Inception.prototxt", "../lpr/model/SegmenationFree-Inception.caffemodel", + "../lpr/model/cascade_double.xml"); + cv::Mat img = cv::imread("../lpr//res//test.jpg"); + std::vector res = prc.RunPiplineAsImage(img,0); + for (auto st : res) { + if (st.confidence > 0.75) { + std::cout << st.getPlateName() << " " << st.confidence << std::endl; + cv::Rect region = st.getPlateRect(); + + cv::rectangle(img, cv::Point(region.x, region.y), cv::Point(region.x + region.width, region.y + region.height), cv::Scalar(255, 255, 0), 2); + } + } + + //cv::imshow("image", img); + //cv::waitKey(0); + +} +int main() +{ + TEST_PIPELINE(); + return 0; +} diff --git a/Prj-Linux/lpr/tests/test_detection.cpp b/Prj-Linux/lpr/tests/test_detection.cpp deleted file mode 100644 index db6c0a7..0000000 --- a/Prj-Linux/lpr/tests/test_detection.cpp +++ /dev/null @@ -1,32 +0,0 @@ -// -// Created by 庾金科 on 20/09/2017. -// - -#include <../include/PlateDetection.h> - - -void drawRect(cv::Mat image,cv::Rect rect) -{ - cv::Point p1(rect.x,rect.y); - cv::Point p2(rect.x+rect.width,rect.y+rect.height); - cv::rectangle(image,p1,p2,cv::Scalar(0,255,0),1); -} - - -int main() -{ - cv::Mat image = cv::imread("res/test1.jpg"); - pr::PlateDetection plateDetection("model/cascade.xml"); - std::vector plates; - plateDetection.plateDetectionRough(image,plates); - for(pr::PlateInfo platex:plates) - { - drawRect(image,platex.getPlateRect()); - cv::imwrite("res/cache/test.png",platex.getPlateImage()); - cv::imshow("image",platex.getPlateImage()); - cv::waitKey(0); - } - cv::imshow("image",image); - cv::waitKey(0); - return 0 ; -} diff --git a/Prj-Linux/lpr/tests/test_fastdeskew.cpp b/Prj-Linux/lpr/tests/test_fastdeskew.cpp deleted file mode 100644 index 3740147..0000000 --- a/Prj-Linux/lpr/tests/test_fastdeskew.cpp +++ /dev/null @@ -1,34 +0,0 @@ -// -// Created by Jack Yu on 02/10/2017. -// - - -#include <../include/FastDeskew.h> - - -void drawRect(cv::Mat image,cv::Rect rect) -{ - cv::Point p1(rect.x,rect.y); - cv::Point p2(rect.x+rect.width,rect.y+rect.height); - cv::rectangle(image,p1,p2,cv::Scalar(0,255,0),1); -} -void TEST_DESKEW(){ - - cv::Mat image = cv::imread("res/3.png",cv::IMREAD_GRAYSCALE); -// cv::resize(image,image,cv::Size(136*2,36*2)); - cv::Mat deskewed = pr::fastdeskew(image,12); -// cv::imwrite("./res/4.png",deskewed); -// cv::Mat deskewed2 = pr::fastdeskew(deskewed,12); -// - cv::imshow("image",deskewed); - cv::waitKey(0); - -} -int main() -{ - - TEST_DESKEW(); - return 0 ; - - -} diff --git a/Prj-Linux/lpr/tests/test_finemapping.cpp b/Prj-Linux/lpr/tests/test_finemapping.cpp deleted file mode 100644 index dd7e26f..0000000 --- a/Prj-Linux/lpr/tests/test_finemapping.cpp +++ /dev/null @@ -1,25 +0,0 @@ -// -// Created by Jack Yu on 24/09/2017. -// - -#include "FineMapping.h" - - - - - - -int main() -{ - cv::Mat image = cv::imread("res/cache/test.png"); - cv::Mat image_finemapping = pr::FineMapping::FineMappingVertical(image); - pr::FineMapping finemapper = pr::FineMapping("model/HorizonalFinemapping.prototxt","model/HorizonalFinemapping.caffemodel"); - image_finemapping = finemapper.FineMappingHorizon(image_finemapping,0,-3); - cv::imwrite("res/cache/finemappingres.png",image_finemapping); - cv::imshow("image",image_finemapping); - cv::waitKey(0); - - - return 0 ; - -} diff --git a/Prj-Linux/lpr/tests/test_pipeline.cpp b/Prj-Linux/lpr/tests/test_pipeline.cpp deleted file mode 100644 index b2b6a37..0000000 --- a/Prj-Linux/lpr/tests/test_pipeline.cpp +++ /dev/null @@ -1,179 +0,0 @@ -// -// Created by Jack Yu on 23/10/2017. -// - -#include "../include/Pipeline.h" - - - - -using namespace std; - -template -static unsigned int levenshtein_distance(const T &s1, const T &s2) { - const size_t len1 = s1.size(), len2 = s2.size(); - std::vector col(len2 + 1), prevCol(len2 + 1); - - for (unsigned int i = 0; i < prevCol.size(); i++) prevCol[i] = i; - for (unsigned int i = 0; i < len1; i++) { - col[0] = i + 1; - for (unsigned int j = 0; j < len2; j++) - col[j + 1] = min( - min(prevCol[1 + j] + 1, col[j] + 1), - prevCol[j] + (s1[i] == s2[j] ? 0 : 1)); - col.swap(prevCol); - } - return prevCol[len2]; -} - - - - -void TEST_ACC(){ - - pr::PipelinePR prc("model/cascade.xml", - "model/HorizonalFinemapping.prototxt","model/HorizonalFinemapping.caffemodel", - "model/Segmentation.prototxt","model/Segmentation.caffemodel", - "model/CharacterRecognization.prototxt","model/CharacterRecognization.caffemodel", - "model/SegmenationFree-Inception.prototxt","model/SegmenationFree-Inception.caffemodel" - ); - - ifstream file; - string imagename; - int n = 0,correct = 0,j = 0,sum = 0; - char filename[] = "/Users/yujinke/Downloads/general_test/1.txt"; - string pathh = "/Users/yujinke/Downloads/general_test/"; - file.open(filename, ios::in); - while (!file.eof()) - { - file >> imagename; - string imgpath = pathh + imagename; - std::cout << "------------------------------------------------" << endl; - cout << "图片名：" << imagename << endl; - cv::Mat image = cv::imread(imgpath); -// cv::imshow("image", image); -// cv::waitKey(0); - - std::vector res = prc.RunPiplineAsImage(image,pr::SEGMENTATION_FREE_METHOD); - - float conf = 0; - vector con ; - vector name; - for (auto st : res) { - if (st.confidence > 0.1) { - //std::cout << st.getPlateName() << " " << st.confidence << std::endl; - con.push_back(st.confidence); - name.push_back(st.getPlateName()); - //conf += st.confidence; - } - else - cout << "no string" << endl; - } - // std::cout << conf << std::endl; - int num = con.size(); - float max = 0; - string platestr, chpr, ch; - int diff = 0,dif = 0; - for (int i = 0; i < num; i++) { - - if (con.at(i) > max) - { - max = con.at(i); - platestr = name.at(i); - } - - } - // cout << "max:"< res = prc.RunPiplineAsImage(image,pr::SEGMENTATION_FREE_METHOD); - - for(auto st:res) { - if(st.confidence>0.75) { - std::cout << st.getPlateName() << " " << st.confidence << std::endl; - cv::Rect region = st.getPlateRect(); - - cv::rectangle(image,cv::Point(region.x,region.y),cv::Point(region.x+region.width,region.y+region.height),cv::Scalar(255,255,0),2); - } - } - - cv::imshow("image",image); - cv::waitKey(0); - -} - - -void TEST_CAM() -{ - cv::VideoCapture capture("test1.mp4"); - cv::Mat frame; - pr::PipelinePR prc("model/cascade.xml", - "model/HorizonalFinemapping.prototxt","model/HorizonalFinemapping.caffemodel", - "model/Segmentation.prototxt","model/Segmentation.caffemodel", - "model/CharacterRecognization.prototxt","model/CharacterRecognization.caffemodel", - "model/SegmenationFree-Inception.prototxt","model/SegmenationFree-Inception.caffemodel" - ); - while(1) { - //读取下一帧 - if (!capture.read(frame)) { - std::cout << "读取视频失败" << std::endl; - exit(1); - } - std::vector res = prc.RunPiplineAsImage(frame,pr::SEGMENTATION_FREE_METHOD); - - for(auto st:res) { - if(st.confidence>0.75) { - std::cout << st.getPlateName() << " " << st.confidence << std::endl; - cv::Rect region = st.getPlateRect(); - cv::rectangle(frame,cv::Point(region.x,region.y),cv::Point(region.x+region.width,region.y+region.height),cv::Scalar(255,255,0),2); - } - } - cv::imshow("image",frame); - cv::waitKey(1); - } - -} - - -int main() -{ - TEST_ACC(); - -// TEST_CAM(); -// TEST_PIPELINE(); - - return 0 ; - - -} diff --git a/Prj-Linux/lpr/tests/test_recognization.cpp b/Prj-Linux/lpr/tests/test_recognization.cpp deleted file mode 100644 index 9244f95..0000000 --- a/Prj-Linux/lpr/tests/test_recognization.cpp +++ /dev/null @@ -1,54 +0,0 @@ -// -// Created by Jack Yu on 23/10/2017. -// - -#include "../include/CNNRecognizer.h" - -std::vector chars{"京","沪","津","渝","冀","晋","蒙","辽","吉","黑","苏","浙","皖","闽","赣","鲁","豫","鄂","湘","粤","桂","琼","川","贵","云","藏","陕","甘","青","宁","新","0","1","2","3","4","5","6","7","8","9","A","B","C","D","E","F","G","H","J","K","L","M","N","P","Q","R","S","T","U","V","W","X","Y","Z"}; - -#include -using namespace cv::dnn; - - -void getMaxClass(cv::Mat &probBlob, int *classId, double *classProb) -{ -// cv::Mat probMat = probBlob.matRefConst().reshape(1, 1); //reshape the blob to 1x1000 matrix - cv::Point classNumber; - - cv::minMaxLoc(probBlob, NULL, classProb, NULL, &classNumber); - - *classId = classNumber.x; -} - -void TEST_RECOGNIZATION(){ -// pr::CNNRecognizer instance("model/CharacterRecognization.prototxt","model/CharacterRecognization.caffemodel"); - Net net = cv::dnn::readNetFromCaffe("model/CharacterRecognization.prototxt","model/CharacterRecognization.caffemodel"); - cv::Mat image = cv::imread("res/char1.png",cv::IMREAD_GRAYSCALE); - cv::resize(image,image,cv::Size(14,30)); - cv::equalizeHist(image,image); - cv::Mat inputBlob = cv::dnn::blobFromImage(image, 1/255.0, cv::Size(14,30), false); - - net.setInput(inputBlob,"data"); - - cv::Mat res = net.forward(); - std::cout< chars{"京","沪","津","渝","冀","晋","蒙","辽","吉","黑","苏","浙","皖","闽","赣","鲁","豫","鄂","湘","粤","桂","琼","川","贵","云","藏","陕","甘","青","宁","新","0","1","2","3","4","5","6","7","8","9","A","B","C","D","E","F","G","H","J","K","L","M","N","P","Q","R","S","T","U","V","W","X","Y","Z"}; - - -void TEST_SLIDINGWINDOWS_EVAL(){ - cv::Mat demo = cv::imread("res/cache/finemappingres.png"); - cv::resize(demo,demo,cv::Size(136,36)); - - cv::Mat respones; - pr::PlateSegmentation plateSegmentation("model/Segmentation.prototxt","model/Segmentation.caffemodel"); - pr::PlateInfo plate; - plate.setPlateImage(demo); - std::vector rects; - plateSegmentation.segmentPlatePipline(plate,1,rects); - plateSegmentation.ExtractRegions(plate,rects); - - pr::GeneralRecognizer *recognizer = new pr::CNNRecognizer("model/CharacterRecognization.prototxt","model/CharacterRecognization.caffemodel"); - recognizer->SegmentBasedSequenceRecognition(plate); - std::cout< mapping_table) -{ - cv::MatSize mtsize = code_table.size; - int sequencelength = mtsize[2]; - int labellength = mtsize[1]; - cv::transpose(code_table.reshape(1,1).reshape(1,labellength),code_table); - std::string name = ""; - std::vector seq(sequencelength); - for(int i = 0 ; i < sequencelength; i++) { - float *fstart = ((float *) (code_table.data) + i * labellength ); - int id = std::max_element(fstart,fstart+labellength) - fstart; - seq[i] =id; - } - for(int i = 0 ; i< sequencelength ; i++) - { - if(seq[i]!=labellength-1 && (i==0 || seq[i]!=seq[i-1])) - name+=mapping_table[seq[i]]; - } - std::cout< res = recognizr.SegmentationFreeForSinglePlate(image,pr::CH_PLATE_CODE); - std::cout< plateRes; - std::vector RunPiplineAsImage(cv::Mat srcImage); + std::vector RunPiplineAsImage(cv::Mat srcImage,int IsDB); }; } diff --git a/Prj-Win/lpr/include/Platedetect.h b/Prj-Win/lpr/include/Platedetect.h index 51de7ac..2894393 100644 --- a/Prj-Win/lpr/include/Platedetect.h +++ b/Prj-Win/lpr/include/Platedetect.h @@ -12,5 +12,12 @@ namespace pr private: cv::dnn::Net ssdNet; }; + class DBDetection{ + public: + DBDetection(std::string cascadestring); + void DBDetect(cv::Mat inputImg,std::vector &plateInfos,int min_w,int max_w); + private: + cv::CascadeClassifier dbcascade; + }; }//namespace pr #endif // !_PLATEDETECT_H_ diff --git a/Prj-Win/lpr/model/cascade_double.xml b/Prj-Win/lpr/model/cascade_double.xml new file mode 100644 index 0000000..aacc045 --- /dev/null +++ b/Prj-Win/lpr/model/cascade_double.xml @@ -0,0 +1,504 @@ + + + + BOOST + LBP + 24 + 44 + + GAB + 9.9599999189376831e-01 + 5.0000000000000000e-01 + 9.4999999999999996e-01 + 1 + 28 + + 256 + 1 + 11 + + + <_> + 3 + -1.1049392223358154e+00 + + <_> + + 0 -1 17 -3334 -513 -573452048 -1057 -1 -267777 -1 -1025 + + -9.4297146797180176e-01 7.8370976448059082e-01 + <_> + + 0 -1 36 -262198 -12062208 -169869377 -674954752 -7602177 + -16781941 -67109937 -1073 + + -8.8537323474884033e-01 7.2940820455551147e-01 + <_> + + 0 -1 9 1431697887 1431687647 -545270049 -262145 1413609965 + 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a/Prj-Win/lpr/src/Pipeline.cpp b/Prj-Win/lpr/src/Pipeline.cpp index acfe1c4..b965c30 100644 --- a/Prj-Win/lpr/src/Pipeline.cpp +++ b/Prj-Win/lpr/src/Pipeline.cpp @@ -3,35 +3,68 @@ namespace pr { PipelinePR::PipelinePR(std::string detect_prototxt, std::string detect_caffemodel, std::string finetune_prototxt, std::string finetune_caffemodel, - std::string platerec_prototxt, std::string platerec_caffemodel/*, - std::string platecolor_color*/) + std::string platerec_prototxt, std::string platerec_caffemodel, + std::string dbstring) { platedetection = new PlateDetection(detect_prototxt, detect_caffemodel); finetune = new FineTune(finetune_prototxt, finetune_caffemodel); platerecognation = new PlateRecognation(platerec_prototxt, platerec_caffemodel); - //platecolorclass = new PlateColorClass(platecolor_color); + dbdetection = new DBDetection(dbstring); } PipelinePR::~PipelinePR() { delete platedetection; delete finetune; delete platerecognation; - //delete platecolorclass; + delete dbdetection; } - std::vector PipelinePR::RunPiplineAsImage(cv::Mat plateimg) + cv::Mat DBcropFromImage(const cv::Mat &image){ + cv::Mat cropped; + image.copyTo(cropped); + int cropped_w = cropped.cols; + int cropped_h = cropped.rows; + cv::Rect up,down; + up.y = cropped_h*0.05;up.x = cropped_w*0.2;up.height = cropped_h*0.35;up.width = cropped_w*0.55; + down.y = cropped_h*0.4;down.x = cropped_w*0.05;down.height = cropped_h*0.6;down.width = cropped_w*0.95; + cv::Mat cropUp,cropDown; + cropped(up).copyTo(cropUp); + cropped(down).copyTo(cropDown); + cv::resize(cropUp,cropUp,cv::Size(64,40)); + cv::resize(cropDown,cropDown,cv::Size(96,40)); + cv::Mat crop = cv::Mat(40,160,CV_8UC3); + cropUp.copyTo(crop(cv::Rect(0,0,64,40))); + cropDown.copyTo(crop(cv::Rect(64,0,96,40))); + return crop; + + } + std::vector PipelinePR::RunPiplineAsImage(cv::Mat plateimg,int IsDB) { std::vector plates; std::vector plateres; - - platedetection->Detectssd(plateimg, plates); + if(IsDB==1) + { + dbdetection->DBDetect(plateimg,plates,30,1280); + } + else + { + platedetection->Detectssd(plateimg, plates); + } for (pr::PlateInfo plateinfo : plates) { cv::Mat image = plateinfo.getPlateImage(); cv::Mat CropImg; - finetune->Finetune(image, CropImg); - platerecognation->segmentation_free_recognation(CropImg, plateinfo); - //platecolorclass->plateColor(CropImg, plateinfo); + + if(IsDB==1) + { + CropImg = DBcropFromImage(image); + platerecognation->segmentation_free_recognation(CropImg, plateinfo); + } + else + { + finetune->Finetune(image, CropImg); + platerecognation->segmentation_free_recognation(CropImg, plateinfo); + } plateres.push_back(plateinfo); } return plateres; } -} \ No newline at end of file +} diff --git a/Prj-Win/lpr/src/PlateDetection.cpp b/Prj-Win/lpr/src/PlateDetection.cpp index 2b71e8b..54b8b3b 100644 --- a/Prj-Win/lpr/src/PlateDetection.cpp +++ b/Prj-Win/lpr/src/PlateDetection.cpp @@ -8,6 +8,10 @@ namespace pr { { ssdNet = cv::dnn::readNetFromCaffe(ssd_prototxt, ssd_caffemodel); } + DBDetection::DBDetection(std::string cascadestring) + { + dbcascade.load(cascadestring); + } void PlateDetection::Detectssd(cv::Mat img, std::vector &plateInfos) { int cols = img.cols; @@ -57,4 +61,43 @@ namespace pr { } } } + cv::Mat cropFromImage(const cv::Mat &image,cv::Rect rect){ + int w = image.cols-1; + int h = image.rows-1; + rect.x = std::max(rect.x,0); + rect.y = std::max(rect.y,0); + rect.height = std::min(rect.height,h-rect.y); + rect.width = std::min(rect.width,w-rect.x); + cv::Mat temp(rect.size(), image.type()); + cv::Mat cropped; + temp = image(rect); + temp.copyTo(cropped); + return cropped; + } + void DBDetection::DBDetect(cv::Mat InputImage,std::vector &plateInfos,int min_w,int max_w) + { + cv::Mat processImage; + cv::cvtColor(InputImage,processImage,cv::COLOR_BGR2GRAY); + std::vector platesRegions; + cv::Size minSize(min_w,min_w/4); + cv::Size maxSize(max_w,max_w/4); + if (&processImage == NULL) + return; + dbcascade.detectMultiScale( processImage, platesRegions, + 1.1, 3, cv::CASCADE_SCALE_IMAGE,minSize,maxSize); + for(auto plate:platesRegions) + { + int zeroadd_w = static_cast(plate.width*0.28); + int zeroadd_h = static_cast(plate.height*0.35); + int zeroadd_x = static_cast(plate.width*0.14); + int zeroadd_y = static_cast(plate.height*0.15); + plate.x-=zeroadd_x; + plate.y-=zeroadd_y; + plate.height += zeroadd_h; + plate.width += zeroadd_w; + cv::Mat plateImage = cropFromImage(InputImage,plate); + PlateInfo plateInfo(plateImage,plate); + plateInfos.push_back(plateInfo); + } + } } \ No newline at end of file diff --git a/Prj-Win/lpr/tests/testPipeLine.cpp b/Prj-Win/lpr/tests/testPipeLine.cpp index 7c9217f..1dcfe03 100644 --- a/Prj-Win/lpr/tests/testPipeLine.cpp +++ b/Prj-Win/lpr/tests/testPipeLine.cpp @@ -4,9 +4,10 @@ void TEST_PIPELINE() { pr::PipelinePR prc("../lpr\\model\\mininet_ssd_v1.prototxt", "../lpr\\model\\mininet_ssd_v1.caffemodel", "../lpr\\model\\refinenet.prototxt", "../lpr\\model\\refinenet.caffemodel", - "../lpr\\model\\SegmenationFree-Inception.prototxt", "../lpr\\model\\SegmenationFree-Inception.caffemodel"); + "../lpr\\model\\SegmenationFree-Inception.prototxt", "../lpr\\model\\SegmenationFree-Inception.caffemodel", + "../lpr\\model\\cascade_double.xml"); cv::Mat img = cv::imread("../lpr\\res\\test.jpg"); - std::vector res = prc.RunPiplineAsImage(img); + std::vector res = prc.RunPiplineAsImage(img,0); for (auto st : res) { if (st.confidence > 0.75) { std::cout << st.getPlateName() << " " << st.confidence << std::endl; @@ -16,12 +17,12 @@ void TEST_PIPELINE() } } - cv::imshow("image", img); - cv::waitKey(0); + //cv::imshow("image", img); + //cv::waitKey(0); } int main() { TEST_PIPELINE(); return 0; -} \ No newline at end of file +} diff --git a/WebAPI.py b/WebAPI.py deleted file mode 100644 index 01509f3..0000000 --- a/WebAPI.py +++ /dev/null @@ -1,55 +0,0 @@ -#coding=utf-8 -from flask import Flask, render_template, request -from werkzeug import secure_filename - -import cv2 -import numpy as np - -#导入opencv - -from hyperlpr import pipline -#导入车牌识别库 - - -app = Flask(__name__) -#设置App name - - -def recognize(filename): - image = cv2.imread(filename) - return HyperLPR_plate_recognition(image) - #return pipline.RecognizePlateJson(image) - -import base64 - -def recognizeBase64(base64_code): - file_bytes = np.asarray(bytearray(base64.b64decode(base64_code)),dtype=np.uint8) - image_data_ndarray = cv2.imdecode(file_bytes,1) - return pipline.RecognizePlateJson(image_data_ndarray) - - -import time - -@app.route('/uploader', methods=['GET', 'POST'])#设置请求路由 -def upload_file(): - if request.method == 'POST': - #如果请求方法是POST - f = request.files['file'] - f.save("./images_rec/"+secure_filename(f.filename)) - #保存请求上来的文件 - t0 = time.time() - res = recognize("./images_rec/"+secure_filename(f.filename)) - print "识别时间",time.time() - t0 - return res - #返回识别结果 - # return 'file uploaded successfully' - return render_template('upload.html') - - - -if __name__ == '__main__': - #入口函数 - - app.run("0.0.0.0",port=8000) - #运行app 指定IP 指定端口 - diff --git a/hyperlpr_pip_pkg/demo.py b/hyperlpr_pip_pkg/demo.py index 3a98249..454b58e 100644 --- a/hyperlpr_pip_pkg/demo.py +++ b/hyperlpr_pip_pkg/demo.py @@ -1,5 +1,5 @@ import cv2 from hyperlpr import * -image = cv2.imread("./test_images/test_db2.jpg") -print(HyperLPR_plate_recognition(image, 16, charSelectionDeskew=False, DB=True)) +image = cv2.imread("./test_images/test.jpg") +print(HyperLPR_plate_recognition(image, 16, charSelectionDeskew=False, DB=False)) diff --git a/hyperlpr_pip_pkg/hyperlpr/table_chs.py b/hyperlpr_pip_pkg/hyperlpr/table_chs.py index 8cef91e..390be3d 100644 --- a/hyperlpr_pip_pkg/hyperlpr/table_chs.py +++ b/hyperlpr_pip_pkg/hyperlpr/table_chs.py @@ -1,3 +1,4 @@ +#coding=utf-8 chars = [ u"京", u"沪", u"津", u"渝", u"冀", u"晋", u"蒙", u"辽", u"吉", u"黑", u"苏", u"浙", u"皖", u"闽", u"赣", u"鲁", u"豫", u"鄂", u"湘", u"粤", u"桂", u"琼", u"川", u"贵", u"云", u"藏", u"陕", u"甘", u"青", u"宁", u"新", u"0", diff --git a/model/cascade.xml b/model/cascade.xml deleted file mode 100644 index 277775b..0000000 --- a/model/cascade.xml +++ /dev/null @@ -1,12117 +0,0 @@ - - - - BOOST - HAAR - 13 - 51 - - GAB - 9.9900001287460327e-001 - 5.0000000000000000e-001 - 9.4999999999999996e-001 - 1 - 100 - - 0 - 1 - ALL - 20 - - - <_> - 8 - -1.9158077239990234e+000 - - <_> - - 0 -1 344 -8.1478752195835114e-002 - - 6.2639594078063965e-001 -8.1564724445343018e-001 - <_> - - 0 -1 701 -1.2957378290593624e-002 - - 7.7114331722259521e-001 -4.9504086375236511e-001 - <_> - - 0 -1 687 -9.2470366507768631e-003 - - 8.1202191114425659e-001 -2.8070560097694397e-001 - <_> - - 0 -1 614 1.2374955229461193e-002 - - -2.5367051362991333e-001 7.3795551061630249e-001 - <_> - - 0 -1 299 -4.7858944162726402e-003 - - 7.1150565147399902e-001 -3.0462509393692017e-001 - <_> - - 0 -1 297 3.8920845836400986e-003 - - -2.8375166654586792e-001 7.3174893856048584e-001 - <_> - - 0 -1 814 -8.8258963078260422e-003 - - 7.5333666801452637e-001 -1.9880458712577820e-001 - <_> - - 0 -1 845 -6.7375516518950462e-003 - - 7.5299704074859619e-001 -2.3570337891578674e-001 - - <_> - 12 - -2.2599112987518311e+000 - - <_> - - 0 -1 577 -1.4449171721935272e-002 - - 5.5890566110610962e-001 -7.6307392120361328e-001 - <_> - - 0 -1 364 -3.8289055228233337e-002 - - 5.1702296733856201e-001 -5.7946079969406128e-001 - <_> - - 0 -1 124 -1.4895259402692318e-002 - - 6.1277741193771362e-001 -3.2827928662300110e-001 - <_> - - 0 -1 579 8.3044255152344704e-003 - - -3.3253005146980286e-001 7.2171914577484131e-001 - <_> - - 0 -1 314 6.0594235546886921e-003 - - -3.2760250568389893e-001 4.9508789181709290e-001 - <_> - - 0 -1 699 -6.8011749535799026e-003 - - 6.6238498687744141e-001 -2.4112002551555634e-001 - <_> - - 0 -1 295 -1.1183910071849823e-002 - - 7.1757602691650391e-001 -2.0989039540290833e-001 - <_> - - 0 -1 767 1.3139605522155762e-002 - - -1.8845251202583313e-001 6.7252415418624878e-001 - <_> - - 0 -1 689 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