1.功能描述：

支持對中國大陸機(jī)動車車牌的識別配椭，包括地域編號和車牌號

2.平臺接入

具體接入方式比較簡單而克，可以參考我的另一個帖子菩彬，這里就不重復(fù)了：

http://ai.baidu.com/forum/topic/show/943327

3.調(diào)用攻略（Python3）及評測

3.1首先認(rèn)證授權(quán)：

在開始調(diào)用任何API之前需要先進(jìn)行認(rèn)證授權(quán)，具體的說明請參考：

http://ai.baidu.com/docs#/Auth/top

具體Python3代碼如下：

# -*- coding: utf-8 -*-

#!/usr/bin/env python

import urllib

import base64

import json

#client_id 為官網(wǎng)獲取的AK舷蒲， client_secret 為官網(wǎng)獲取的SK

client_id =【百度云應(yīng)用的AK】

client_secret =【百度云應(yīng)用的SK】

#獲取token

def get_token():

host = 'https://aip.baidubce.com/oauth/2.0/token?grant_type=client_credentials&client_id=' + client_id + '&client_secret=' + client_secret

request = urllib.request.Request(host)

request.add_header('Content-Type', 'application/json; charset=UTF-8')

response = urllib.request.urlopen(request)

token_content =?response.read()

if token_content:

token_info = json.loads(token_content)

token_key = token_info['access_token']

return token_key

3.2車牌號識別分析接口調(diào)用：

詳細(xì)說明請參考：?https://ai.baidu.com/docs#/OCR-API/5116ac95

說明的比較清晰趟佃，這里就不重復(fù)了扇谣。

大家需要注意的是：

API訪問URL：https://aip.baidubce.com/rest/2.0/ocr/v1/license_plate

圖像數(shù)據(jù)，base64編碼后進(jìn)行urlencode闲昭，要求base64編碼和urlencode后大小不超過4M罐寨，最短邊至少15px，最長邊最大4096px,支持jpg/jpeg/png/bmp格式

Python3調(diào)用代碼如下：

#畫出車牌識別結(jié)果

def draw_plate(draw,plate):

? ? i=0

? ? for point in plate['vertexes_location']:

? ? ? ? if i==0:

? ? ? ? ? ? start_x=point['x']

? ? ? ? ? ? start_y=point['y']

? ? ? ? ? ? origin_x=point['x']

? ? ? ? ? ? origin_y=point['y']

? ? ? ? ? ? #draw.text((start_x,start_y), plate['number'] ,plate['color'])

? ? ? ? else:

? ? ? ? ? ? draw.line((start_x, start_y, point['x'], point['y']), 'red')

? ? ? ? ? ? start_x=point['x']

? ? ? ? ? ? start_y=point['y']

? ? ? ? i=i+1

? ? draw.line((start_x, start_y, origin_x, origin_y), 'red')

? ? return draw

def draw_plates(originfilename,plates,resultfilename,multi_detect):

? ? from PIL import Image, ImageDraw

? ? image_origin = Image.open(originfilename)

? ? draw =ImageDraw.Draw(image_origin)

? ? if multi_detect=='false':

? ? ? ? #print (plate)

? ? ? ? draw_plate(draw,plates)

? ? else:

? ? ? ? for plate in plates:

? ? ? ? ? ? #print (plate)

? ? ? ? ? ? draw_plate(draw,plate)

? ? #draw.line((0,0) +Image1.size, fill=128)

? ? #image_origin.show()

? ? image_origin.save(resultfilename, "JPEG")

#車牌號

#filename:圖片名（本地存儲包括路徑）序矩，

#multi_detect是否檢測多張車牌鸯绿，默認(rèn)為false，當(dāng)置為true的時(shí)候可以對一張圖片內(nèi)的多張車牌進(jìn)行識別

def license_plate(filename,resultfilename,multi_detect='false'):

? ? request_url = "https://aip.baidubce.com/rest/2.0/ocr/v1/license_plate"

? ? # 二進(jìn)制方式打開圖片文件

? ? f = open(filename, 'rb')

? ? img = base64.b64encode(f.read())

? ? params = dict()

? ? params['image'] = img

? ? params['multi_detect'] = multi_detect

? ? params = urllib.parse.urlencode(params).encode("utf-8")

? ? access_token = get_token()

? ? begin = time.perf_counter()

? ? request_url = request_url + "?access_token=" + access_token

? ? request = urllib.request.Request(url=request_url, data=params)

? ? request.add_header('Content-Type', 'application/x-www-form-urlencoded')

? ? response = urllib.request.urlopen(request)

? ? content = response.read()

? ? end = time.perf_counter()

? ? print('處理時(shí)長:'+'%.2f'%(end-begin)+'秒')

? ? if content:

? ? ? ? #print(content)

? ? ? ? content=content.decode('utf-8')

? ? ? ? #print(content)

? ? ? ? data = json.loads(content)

? ? ? ? #print(data)

? ? ? ? words_result=data['words_result']

? ? ? ? if multi_detect=='false':

? ? ? ? ? ? print ('顏色',':',words_result['color'])

? ? ? ? ? ? print ('車牌號',':',words_result['number'])

? ? ? ? else:

? ? ? ? ? ? for item in words_result:

? ? ? ? ? ? ? ? print ('顏色',':',item['color'])

? ? ? ? ? ? ? ? print ('車牌號',':',item['number'])

? ? ? ? ? ? ? ? print ('-------------')

? ? ? ? ? ? ? ? print(item['vertexes_location'])

? ? ? ? draw_plates(filename,words_result,resultfilename,multi_detect)? ?

license_plate('../img/plate3.jpg','../img/plate3_draw.jpg','false')

4.功能評測：

選用不同的數(shù)據(jù)對效果進(jìn)行測試，具體效果如下（以下例子均來自網(wǎng)上）：

藍(lán)牌：

處理時(shí)長:2.52秒

顏色 : blue

車牌號 : 陜K75555

綠牌：

處理時(shí)長:1.44秒

顏色 : green

車牌號 : 冀FF01717

多張：

處理時(shí)長:0.94秒

顏色 : blue

車牌號 : 京NB2012

-------------

[{'y': 106, 'x': 26}, {'y': 135, 'x': 352}, {'y': 244, 'x': 345}, {'y': 216, 'x': 20}]

顏色 : blue

車牌號 : 京NB2013

-------------

[{'y': 367, 'x': 20}, {'y': 367, 'x': 371}, {'y': 473, 'x': 370}, {'y': 473, 'x': 20}]

5.測試結(jié)論和建議

測試下來瓶蝴，整體識別效果不錯毒返。對于車牌號有較強(qiáng)的識別能力，效果很好舷手，速度也很快拧簸。可以廣泛的應(yīng)用于：

停車場閘機(jī)識別：在停車場的閘機(jī)上使用車牌識別男窟，自動識別車牌號碼實(shí)現(xiàn)無卡盆赤、無人的停車場管理，方便快捷

道路違章檢測：在交通道路上的攝像頭中加入車牌識別結(jié)合違章判斷歉眷，對違章的車輛號碼進(jìn)行自動識別牺六，實(shí)現(xiàn)自動化的違章審計(jì)

等領(lǐng)域，對于提高工作效率會有很大的幫助汗捡。