توضیحات نمونه کار: تشخیص پلاک خودرو با OpenCV و رابط کاربری PyQt5
مقدمه:
در این پروژه، ما یک برنامه کاربردی طراحی کرده‌ایم که قادر به شناسایی و تشخیص پلاک‌های خودرو از تصاویر ورودی است. این پروژه از OpenCV برای پردازش تصویر و تحلیل تصاویر و از PyQt5 برای ایجاد یک رابط کاربری گرافیکی استفاده می‌کند. هدف این است که یک سیستم ساده اما کاربرپسند برای تشخیص خودکار پلاک خودروها ایجاد کنیم.
ماژول‌ها و کتابخانه‌ها:
- OpenCV: برای پردازش تصویر و تشخیص پلاک خودرو.
- PyQt5: برای توسعه رابط کاربری گرافیکی.
- NumPy: برای انجام محاسبات عددی در پردازش تصویر.
ویژگی‌ها:
- ورود تصویر: کاربر می‌تواند یک تصویر از خودرو را بارگذاری کند.
- تشخیص پلاک: برنامه با استفاده از تکنیک‌های تشخیص لبه و فیلترکردن تصاویر، مناطق مربوط به پلاک را شناسایی می‌کند.
- تشخیص کاراکتر: با استفاده از ماشین‌های یادگیری، کاراکترهای پلاک شناسایی می‌شوند.
- رابط کاربری ساده: استفاده از PyQt5 برای ایجاد یک پنجره مناسب برای بارگذاری تصاویر و نمایش نتایج.
مراحل پیاده‌سازی:
- ایجاد رابط کاربری با PyQt5:
- طراحی صفحه اصلی با دکمه‌ها برای بارگذاری تصویر و نمایش نتیجه.
- ایجاد ناحیه‌ای برای نمایش تصویر اصلی و تصویر پردازش شده.
- پردازش تصویر با OpenCV:
- بارگذاری تصویر و تبدیل به مقیاس خاکستری.
- استفاده از فیلتر گوسین و تشخیص لبه (مانند Canny Edge Detection) به منظور شناسایی لبه‌های پلاک.
- شناسایی کانتورها و پیدا کردن ناحیه‌ای که احتمال دارد پلاک در آن وجود داشته باشد.
- تشخیص کاراکتر در پلاک:
- برش ناحیه شناسایی‌شده پلاک و استفاده از تکنیک‌های OCR (Optical Character Recognition) برای شناسایی کاراکترها.
- استفاده از مدل‌های پیش‌آماده برای تشخیص کاراکترها یا آموزش مدل سفارشی.
- نمایش نتایج:
- نمایش پلاک شناسایی‌شده در رابط کاربری.
- همچنین امکان ذخیره تصویر پردازش شده یا خروجی به عنوان فایل متنی.
نتیجه‌گیری:
این پروژه یک نمای کلی از توانایی‌های OpenCV و PyQt5 در حل مسائل مربوط به پردازش تصویر و توسعه رابط کاربری است. با استفاده از این ابزارها، ما توانسته‌ایم یک سیستم کارآمد برای تشخیص پلاک خودرو طراحی کنیم که می‌تواند در حوزه‌های مختلفی مانند امنیت، پایش ترافیکی و تحلیل داده‌ها به کار گرفته شود.