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!
答案 0 :(得分:2)
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!
答案 1 :(得分:-3)
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。
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')