CV

Распознавание автомобильных номеров с видео

Этот проект использует нейросети YOLO и OCR для автоматического отслеживания и распознавания автомобильных номеров на видео. Основной функционал включает детекцию номеров, классификацию символов и фильтрацию текста по форматам номерных знаков.

---

🗂️ Структура проекта

├── __pycache__/
├── .gitignore
├── README.md               # Руководство (этот файл)
├── main.py                 # Основной скрипт для обработки видео
├── textsort.py             # Фильтрация и форматирование распознанных номеров

---

🧠 Используемые технологии

• YOLO для обнаружения номерных знаков и символов.
• EasyOCR для распознавания текста.
• OpenCV для обработки видео и изображений.

---

✅ Требования

Перед запуском установите необходимые библиотеки:

pip install torch torchvision torchaudio
pip install opencv-python
pip install easyocr
pip install numpy

---

📁 Подготовка

1. Поместите видеофайл в папку videos/ и назовите его, например, sample_short3.mp4.
2. Убедитесь, что у вас есть веса моделей YOLO:

carplate_model/weights/best-pt.pt     # Модель для обнаружения номеров
carplate_model/weights/best-pt2.pt    # Модель для распознавания символов

---

🚀 Запуск

Выполните:

python main.py

Скрипт автоматически:

• Загрузит видео;
• Найдёт и распознает номерные знаки;
• Применит фильтрацию;
• Сохранит результат в CV/Result/result_video.avi.

---

📄 Описание ключевых компонентов

main.py

• Использует две YOLO-модели: первая находит номерной знак, вторая — символы.
• Применяет предобработку изображения (фильтрация, grayscale и т.д.).
• Использует EasyOCR для распознавания символов, если не удалось собрать номер с помощью второй модели.
• Добавляет текст на видео с найденными номерами и сохраняет результат.

textsort.py

• Содержит функции:

  • char_to_int, int_to_char, eng_to_ru — замена символов по шаблону.
  • plate_format — проверка, соответствует ли номер формату (9 символов, правильный порядок).
  • text_filter — фильтрация и исправление распознанного текста.

---

📝 Примечания

• Скрипт проверяет наличие CUDA и использует GPU при наличии.
• Для максимальной точности используйте качественные видео с высокой контрастностью номеров.
• Можно доработать plate_format() под конкретный формат номеров вашей страны.

---

📦 Результат

После обработки в консоли появится:

Обработано кадров: 100
Видео сохранено: CV/Result/result_video.avi