Je travaille sur mon projet de reconnaissance des plaques d'immatriculation en utilisant OpenCV & Tesseract. J'utilise OpenCV pour changer l'image originale en image traitée afin que Tesseract puisse bien la lire. Par exemple)
Image originale
Image traitée
Mais le résultat montre "38 다 9502" et il a reconnu 3 à 5. Cette situation se produit fréquemment, surtout lorsque le nombre est 3 ou 5. Y a-t-il une suggestion ou une solution?
3 Réponses :
Vous pouvez essayer de recycler tesseract avec certaines de vos propres données. Cela semble être un bon candidat pour simplement affiner le modèle. Vous n'aurez peut-être même pas besoin de beaucoup de données, donnez-lui simplement quelques exemples des chiffres avec lesquels il a des problèmes.
Les instructions pour le recyclage sont ici: https://github.com/tesseract -ocr / tesseract / wiki / TrainingTesseract-4.00
1) Tout d'abord, cela peut être fait avec quelques techniques de traitement d'image qui sont mentionnées dans ce lien ( https://cvisiondemy.com/license-plate-detection-with-opencv-and-python/ )
2) Ensuite, s'il ne montre aucune amélioration, vous pouvez essayer le seuillage d'image que vous pouvez suivre dans ce lien ( https://docs.opencv.org/master/d7/d4d/tutorial_py_thresholding.html )
3) Si les étapes ci-dessus n'ont pas fonctionné, essayez d'agrandir la taille de votre image.
Le lien vers le didacticiel est désormais lucians.dev/license-plate-detection- avec-opencv-et-python
J'ai résolu cette question en utilisant plusieurs modèles pris en charge par Tesseract. Avec le modèle Hangul, je n'ai reçu que des informations précises sur le mot Hangul, pas sur les nombres. Cependant, avec le modèle anglais, je peux recevoir des informations précises sur les nombres. J'ai donc utilisé ces modèles en parallèle et il en a résulté une précision de 99% du LPR.