ria-com / nomeroff-net

Nomeroff Net. Automatic numberplate recognition system.
GNU General Public License v3.0
459 stars 159 forks source link

Идеальное изображение #142

Closed eab64 closed 3 years ago

eab64 commented 3 years ago

Здравствуйте!!! Какие условия для распознавания являются лучшими. По видео делаю скрины в секунду штук 5, потом их распознаю(full_hd) Есть возможность регулировать любые параметры, яркость, резкость, экспозицию и т.д. Не могу понять почему иногда в неудачных фото, где темно и размыто находит, а в идеальном и четком промах происходит. Вопрос на что делать акцент при подготовке изображения. Стоит ли кропать в нужном месте( где предположительно будет номер).

Спасибо!!!

SergeyLev commented 3 years ago

Не совсем понятен вопрос, слишком открыто.

У меня отлично работает на живом видео. Номера лучше искать все и сразу за один кадр. Полученые координаты использовать для кропа и отсылать на чтение.

eab64 commented 3 years ago

Не совсем понятен вопрос, слишком открыто.

У меня отлично работает на живом видео. Номера лучше искать все и сразу за один кадр. Полученые координаты использовать для кропа и отсылать на чтение

У вас скорее всего рос.номера, там проблем не было тоже. У меня кз.номера и там сложно найти тот идеальный угол для 90%+ распознования. Но даже когда нашел, бывает что фото полученное с видео вроде идеальное, но бывает ошибается.

Вот пытаюсь понять что вообще считается идеальным условием для распознования.

ApelSYN commented 3 years ago

Без конкретных примеров мы не сможем Вам чем-то помочь, сбросьте те варианты, где воспроизводиться проблема.

eab64 commented 3 years ago

Без конкретных примеров мы не сможем Вам чем-то помочь, сбросьте те варианты, где воспроизводиться проблема.

530R3- Допустим вот здесь Снимок экрана от 2021-04-12 17-51-43 Также здесь. Бывают кадры хуже, но там находится все и вот пытаюсь понять из-за чего иногда возникают ошибки.

ApelSYN commented 3 years ago

Неправильно определяется наклон номера. Это можно пофиксить, по ресурсам будет чуть медленнее, придумаем что-нибудь, спасибо за примеры.

eab64 commented 3 years ago

Неправильно определяется наклон номера. Это можно пофиксить, по ресурсам будет чуть медленнее, придумаем что-нибудь, спасибо за примеры.

Не за что и спасибо за ответ.

Если будет полезно, то вот под такими углами хороший процент распознований. for_git2 for_git angle3

SergeyLev commented 3 years ago

Для упрощения задачи без потери скорости, можете попробовать симуляцию OCR. Обучите yolov4 распознавать отдельные символы, под разными углами. После чего конвертируйте модель в TensorRT. https://github.com/jkjung-avt/tensorrt_demos#yolov4 Номер составить можно по иксу, с лева на право.

ApelSYN commented 3 years ago

Наш алгоритм работает по-другому.

yolov5 отрабатывает отлично, баудинг бокс с номером определяется коректно. Некорректно проходит нормализация (выравнивание номера), это можно доработать.