Question

我的公司正在寻找任何解决方案 - 必要时付款软件没有问题 - 简单地说＃34;检查未确定数量的照片（例如，从1到400+），检测车牌并删除/模糊它们，就像Google在地图中所做的那样。例如。照片报道：

我已经检查了这个帖子：

How to recognize vehicle license / number plate (ANPR) from an image?

但这些解决方案对我来说无效，因为它只识别而不是模糊它们。

我真的不知道今天市场上是否存在这种类型的软件......至少我找不到谷歌搜索。

任何帮助都很好，非常感谢你！

Answer 1

在我的首页中发现了这个老问题，我玩了一点。

Git克隆此repository

像这样Extraction.py将图像传递到python3 Extraction.py --image car.jpg，它将在印版周围跟踪ROI，并自动打开这样的预览。

我分叉了项目，并对其做了一些修改，添加了以下内容：

您可以找到它here

我还修改了脚本，因此启动脚本会覆盖原始图像。因此，运行前请小心并进行复印！

Answer 2

主要困难是能够准确检测车牌。当输入图像多样化（很多不同的车辆类型，车牌类型，方向和照明条件）时，机器学习方法是一个不错的选择。例如，可以使用基于object detection API的开源深度学习，并将其训练在带有标签的图像的数据集上。如果构建这样的系统超出范围，那么依靠第三方服务可能是一种解决方案。

此Python script使用platerecognizer.com API查找车牌位置，然后对其进行模糊处理。要模糊图像的牌照，请致电：

python plate_recognition.py --api-key MY_API_KEY --blur-dir /path/to/blurred-images /path/to/vehicle.jpg

车牌模糊的图像将保存在--blur-dir中。

此脚本使用的API是一种商业产品，并提供免费的每月最多可拨打2500个电话。
我是此在线服务的所有者。

如果您已经有一个牌照的边框，则可以使用以下Python代码模糊该区域。

from PIL import Image, ImageFilter

path = 'vehicle.jpg'
for res in [dict(box=dict(xmin=10, ymin=10, xmax=100, ymax=100))]:
    box = res['box']
    crop_box = (box['xmin'], box['ymin'],
                box['xmax'], box['ymax')
    im = Image.open(path)
    ic = im.crop(crop_box)
    blur_image = ic.filter(ImageFilter.GaussianBlur(radius=5))
    im.paste(blur_image, crop_box)
    im.save('blurred-number-plate.jpg')

批量模糊自动许可证/车牌

2 个答案: