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Algoritmo de reconocimiento de caracteres (OCR) en matrículas de coche en imágenes y videos mediante Visión Artificial.

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mikamp116/cv-p2

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Computer Vision - Practica 2: Segmentación y reconocimiento de caracteres (OCR)

0. Demo

cv-p2

1. Localización de los caracteres de la matricula

Este apartado consiste en la construcción de un sistema que permita la localización de los caracteres de la matrícula de un coche dada la caja que contiene el frontal del coche. Para ello, se parte de la detección del frontal del coche realizada en cv-p1, y en esta sección se realizará el siguiente paso necesario para la lectura de matrículas.

Para la construcción del sistema de segmentación de los dígitos se usará un enfoque basado en la umbralización de la imagen y en la detección de componentes conexas.

2. Reconocimiento de los caracteres localizados (OCR)

Este apartado consiste en la construcción de un sistema que clasifique correctamente los caracteres de una matrícula. Para ello se proporciona un conjunto de entrenamiento que contiene 250 variaciones de cada uno de los caracteres que puede aparecer en una matrícula (en concreto los caracteres 0123456789ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ y adicionalmente el símbolo con la E de España y la bandera de la UE que aparece a la izquierda de las matrículas actuales).

3. Integración de todos los algoritmos (localizar coche, matrícula y OCR)

Este apartado consiste en el desarrollo de un sistema que utilice los detectores desarrollados en cv-p1 y en los apartados anteriores para construir un programa que lea la matricula de los coches que aparecen en imágenes y vídeos.

4. Ejecución

La práctica deberá ejecutarse sobre Python 3.7.X y OpenCV 4.3 mediante el siguiente mandato:

>$ python leer_coche.py [directorio de imágenes de testing] [visualización de imágenes por pantalla] , donde los argumentos son los siguientes:

  • directorio de imágenes de testing: Ruta relativa del directorio que contiene las imágenes de testing.

  • visualización de imágenes por pantalla: Puede tomar los valores True o False.

5. Implementación y descripción del código

Véase el documento memoria.ipynb

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