如何利用十行Python代码检测车牌?
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如果我们花点时间考虑一下,我们就会发现对于我们人类来说,对图像上的内容进行分类非常容易,但是当我们要使该过程自动化时,就会出现问题。计算机无法以我们可以看到的方式“看”到它们,因为它们只能理解数字。
现在,我们将快速演示OpenALPR API的强大功能,以执行以下操作:
阅读车牌上的文字
确定汽车的品牌
确定汽车的颜色
对我们而言,查看汽车的图像非常容易,并且在一秒钟内,我们将获得有关以上所有要点的信息。对于计算机,该任务要复杂得多。
首先,我们需要注册一个OpenALPR帐户。我们采用的是免费计划,如果我没记错的话,它将使我们每个月提出1000个需求。这还不足以用于商业计划,但绝对适合你们进行探索。
如果您有时需要更多服务,可以从以下计划中进行选择:
基础版:25,000需求/月= $ 99 /月
专业版:125,000需求/月= 395美元/月
企业版:1,000,000需求/月= $ 1995 /月
但是如果我们有一个停车场,每月可提供100万辆汽车,那么2000对于最先进的车牌读取系统来说并不是很多。
无论如何,一旦注册,我们就可以访问仪表板,在其中,我们可以转到CarCheck API部分以获取API密钥:
我们在网上搜索了带有牌照的汽车图片,这些图片可免费用于非商业用途。
导入时,我们只需要两个库:
base64
requests
我们无需安装任何库即可使用OpenALPR,这使将来的潜在部署变得更加容易。
现在,我们将声明两个变量,一个变量指向您的汽车图像的路径,另一个变量则包含由OpenALPR获得的密钥:
现在是我们一直在等待的部分。为了从给定图像读取车牌,我们需要采取以下步骤:
读入图像,并使用进行编码 base64
向API发出POST请求,参数data为已编码的图像
挖掘JSON响应以获得我们关心的值
以下是完整的代码:
请记住,我们已将URL变量分为两行,因此更容易读取图像。另外,请注意所属国家,如果事先知道属于哪个国家的车牌,则可以知道如何在URL中指定参数以获得更好的结果。
正如我们所见,仅用几行代码,我们就从图像中获取了很多有用的信息。对于不熟悉计算机视觉的人来说,开发这样的解决方案可能需要数月,而且最终达到的效果还是未知。