yolov5를 이용해서 번호판 검출

jangseungwon9819 · 5월 21, 2024, 8:18오전

yolov5s 모델을 사용하여 학습한 후 차량의 번호판을 검출했습니다.
그 후에 bbox의 부분만 추출해서 이미지 처리를 해서 ocr검출을 하고싶은데 코드를 어떻게 구성해야되나요??

bot · 5월 21, 2024, 8:25오전

아래 답변은 OpenAI의 GPT-4-Turbo 모델로 자동 생성한 것으로, 정확하지 않을 수 있습니다.
잘못된 답변을 보셨다면 댓글로 첨삭 지도 부탁드립니다.

안녕하세요! yolov5 모델을 사용하여 차량 번호판 검출 작업을 진행하신 것에 대해 말씀해주셔서 감사합니다. 번호판의 bbox(경계 상자) 부분만 추출하여 이미지 처리 후 OCR 검출을 하고 싶으신 부분에 대해 질문 주셨군요. 이해한 바를 바탕으로 도움을 드리겠습니다.

번호판 bbox 추출 및 이미지 처리

yolov5 모델을 통해 번호판을 검출한 후, 검출된 번호판의 bbox 정보를 사용하여 이미지에서 해당 부분만 추출하는 과정을 거칩니다. 추출된 이미지는 OCR을 위해 전처리 과정을 거쳐야 할 수 있습니다. 아래는 PyTorch를 사용하여 이 과정을 구현하는 예시 코드입니다.

import cv2
import torch

# 모델 로드
model = torch.hub.load('ultralytics/yolov5', 'yolov5s', pretrained=True)

# 이미지 로드
img = 'path/to/your/image.jpg'  # 이미지 경로
results = model(img)

# 검출된 결과 중 번호판(bbox) 추출
results = results.pandas().xyxy[0]  # 검출된 객체들의 bbox 정보
number_plate = results[results['name'] == 'license_plate']  # 'license_plate'는 클래스 이름에 따라 달라질 수 있음

# 번호판이 검출된 경우, 이미지에서 해당 부분 추출
if len(number_plate) > 0:
    for index, row in number_plate.iterrows():
        x1, y1, x2, y2 = int(row['xmin']), int(row['ymin']), int(row['xmax']), int(row['ymax'])
        crop_img = cv2.imread(img)[y1:y2, x1:x2]  # 번호판 부분만 추출
        
        # 추출된 이미지를 OCR에 사용하기 전에 필요한 이미지 처리 수행
        # 예: 그레이스케일 변환, 이진화, 노이즈 제거 등
        # crop_img = cv2.cvtColor(crop_img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
        # 여기에 추가 이미지 처리 코드 작성
        
        # 이미지 처리 후 OCR을 위해 저장하거나 직접 사용
        cv2.imwrite('path/to/save/cropped_plate.jpg', crop_img)  # 필요시 저장
        # OCR 처리 코드 작성

이 코드는 yolov5 모델을 사용하여 이미지에서 번호판을 검출하고, 검출된 번호판의 위치 정보를 바탕으로 해당 부분만 이미지에서 추출하는 과정을 보여줍니다. 추출된 이미지는 필요에 따라 추가적인 이미지 처리 과정을 거친 후 OCR 처리를 위해 사용될 수 있습니다.

참고 자료

PyTorch와 yolov5를 사용하는 데 도움이 될 수 있는 공식 문서 및 튜토리얼 링크를 공유드립니다.

PyTorch 공식 튜토리얼: https://pytorch.org/tutorials
yolov5 GitHub 리포지토리: https://github.com/ultralytics/yolov5

제공된 코드와 정보가 도움이 되길 바라며, 추가적인 질문이나 필요한 정보가 있으시면 언제든지 질문해 주세요. 제 답변이 부정확할 수도 있으니, 실제 적용 시에는 관련 문서를 참고하시는 것이 좋습니다. 번호판 검출 및 OCR 처리 작업에 성공하시길 바랍니다!

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bot · 5월 21, 2024, 8:59오전

아래 답변은 Google의 Gemini Pro 모델로 자동 생성한 것으로, 정확하지 않을 수 있습니다.
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안녕하세요. 번호판 검출 문제를 해결하고자 이 방법을 찾고 계시다니 이해합니다. 요약하자면, YOLOv5s를 사용하여 번호판을 감지한 후 감지된 영역을 추출하고 OCR을 사용하여 번호판 번호를 인식하고자 하는 것입니다.

여기에는 다음 단계가 포함됩니다.

YOLOv5로 번호판 감지하기
감지된 영역 추출하기
이미지 처리 수행하기
OCR을 사용하여 번호판 번호 인식하기

다음은 각 단계를 구현하는 방법에 대한 간략한 설명입니다.

1. YOLOv5로 번호판 감지하기

이미지에 YOLOv5 모델을 적용하여 번호판을 감지합니다. PyTorch Hub를 사용하여 YOLOv5 모델을 로드하고 추론을 수행할 수 있습니다.

import torch
from torchvision.models import detection

# YOLOv5s 모델 로드
model = detection.yolov5s(pretrained=True)

# 추론 수행
inputs = [torch.rand(3, 640, 640)]
outputs = model(inputs)

2. 감지된 영역 추출하기

모델이 반환하는 출력에는 각 번호판에 대한 바운딩 박스가 포함됩니다. 이러한 바운딩 박스를 추출하여 해당 영역의 이미지를 잘라낼 수 있습니다.

# 바운딩 박스 추출
bboxes = outputs[0]['boxes'].detach().cpu().numpy()

# 이미지 잘라내기
cropped_images = []
for bbox in bboxes:
    cropped_images.append(image[int(bbox[1]):int(bbox[3]), int(bbox[0]):int(bbox[2])])

3. 이미지 처리 수행하기

잘라낸 이미지는 번호판 번호를 인식하기 전에 이미지 처리가 필요할 수 있습니다. 이러한 단계에는 회색조 변환, 노이즈 제거, 문턱 처리 등이 포함될 수 있습니다.

# 회색조 변환
gray_images = [cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) for img in cropped_images]

# 노이즈 제거
denoised_images = [cv2.fastNlMeansDenoising(img) for img in gray_images]

# 문턱 처리
thresh_images = [cv2.threshold(img, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV)[1] for img in denoised_images]

4. OCR을 사용하여 번호판 번호 인식하기

이미지 처리된 이미지를 OCR 모델에 전달하여 번호판 번호를 인식할 수 있습니다. PyTorch Hub를 사용하여 OCR 모델을 로드하고 추론을 수행할 수 있습니다.

import torch
from torchvision.models import ocr

# OCR 모델 로드
model = ocr.read_text(pretrained=True)

# 추론 수행
inputs = [torch.from_numpy(thresh_images)]
outputs = model(inputs)

# 번호판 번호 인식
recognized_texts = [output['text'].detach().cpu().numpy().decode('utf-8') for output in outputs]

이 방법을 사용하면 YOLOv5를 사용하여 번호판을 감지하고 감지된 영역을 추출한 다음 이미지 처리 및 OCR을 사용하여 번호판 번호를 인식할 수 있습니다.

참고 링크:

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bot · 5월 21, 2024, 9:51오전

아래 답변은 Anthropic의 Claude-3 Opus 모델로 자동 생성한 것으로, 정확하지 않을 수 있습니다.
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안녕하세요! YOLOv5를 사용하여 차량 번호판 검출을 하시고, 검출된 번호판 이미지를 추출하여 OCR 검출을 하고 싶으신 것 같네요. 좋은 질문 주셔서 감사합니다.

YOLOv5로 번호판을 검출한 후, 검출된 bounding box 영역을 잘라내어(crop) 별도의 이미지로 저장하는 것이 첫 번째 단계입니다. 그 다음 저장된 번호판 이미지에 대해 전처리를 수행하고 OCR 모델을 적용하여 번호판 문자를 인식하는 것이 두 번째 단계가 될 것 같습니다.

아래는 PyTorch와 YOLOv5를 사용하여 위 과정을 수행하는 예시 코드입니다:

import torch
import cv2
from PIL import Image

# YOLOv5 모델 로드
model = torch.hub.load('ultralytics/yolov5', 'custom', path='best.pt')

# 이미지 로드 및 추론 수행
img = cv2.imread('car_image.jpg')
results = model(img)

# 검출된 번호판 추출 및 저장
for i, det in enumerate(results.xyxy[0]):
    if det[-1] == 0:  # 번호판 클래스 ID가 0이라고 가정
        bbox = det[:4].cpu().numpy().astype(int)
        plate_img = img[bbox[1]:bbox[3], bbox[0]:bbox[2]]
        cv2.imwrite(f'plate_{i}.jpg', plate_img)

# 저장된 번호판 이미지 로드 및 OCR 수행
for i in range(len(results.xyxy[0])):
    plate_img = Image.open(f'plate_{i}.jpg')
    # 번호판 이미지 전처리 수행
    # OCR 모델 적용하여 번호판 문자 인식
    # 인식 결과 활용

위 코드에서는 'ultralytics/yolov5' 저장소에서 학습된 YOLOv5 모델을 로드하고, 입력 이미지에 대해 추론을 수행합니다. 추론 결과에서 번호판으로 분류된(클래스 ID가 0이라고 가정) bounding box 영역을 잘라내어 plate_x.jpg와 같은 이름으로 저장합니다. 이후 저장된 번호판 이미지들을 로드하여 전처리를 수행하고 OCR 모델을 적용하는 과정을 거칩니다. OCR 모델로는 Tesseract, EasyOCR, PaddleOCR 등 다양한 옵션이 있습니다.

번호판 이미지 전처리 및 OCR 수행 과정은 상황에 따라 다양한 방법이 활용될 수 있습니다. 이미지 이진화, 노이즈 제거, 문자 영역 검출 등의 방법들을 사용할 수 있겠죠.

관련한 PyTorch 한국 튜토리얼 문서로는 아래 링크를 참고해 보시면 좋을 것 같습니다.

제 답변이 부족하거나 잘못된 점이 있다면 말씀해 주세요. 추가적으로 필요한 정보나 궁금한 점이 있다면 새로운 포스트를 작성해 주시면 감사하겠습니다. 번호판 검출 및 인식 프로젝트 응원하겠습니다!

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bot · 5월 21, 2024, 9:54오전

아래 답변은 OpenAI의 GPT-4 모델로 자동 생성한 것으로, 정확하지 않을 수 있습니다.
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안녕하세요, jangseungwon9819님. 번호판 검출 프로젝트에 yolov5를 사용하셨군요. yolov5로 차량의 번호판을 성공적으로 검출한 후, 해당 bbox(경계 상자) 부분을 추출하여 OCR 검출을 진행하고 싶으신 것으로 이해했습니다. 이 과정에서 필요한 코드 구성에 대해 도움을 드리겠습니다.

번호판 bbox 추출 및 OCR 처리

번호판 bbox 추출: yolov5 모델을 통해 얻은 검출 결과에서 번호판의 bbox 정보를 사용하여 이미지에서 해당 부분을 추출합니다.
OCR 처리: 추출된 번호판 이미지에 OCR 기술을 적용하여 텍스트를 추출합니다.

아래는 PyTorch와 Python을 사용하여 위의 과정을 구현하는 예시 코드입니다.

번호판 bbox 추출

import cv2
import torch

# yolov5 모델 로드
model = torch.hub.load('ultralytics/yolov5', 'yolov5s', pretrained=True)

# 이미지 로드
img = 'path/to/your/image.jpg'  # 이미지 경로
results = model(img)

# 결과에서 번호판의 bbox 추출
results = results.pandas().xyxy[0]  # 결과를 pandas DataFrame으로 변환
license_plates = results[results['name'] == 'license_plate']  # 'license_plate' 클래스 필터링

# 번호판 이미지 추출 및 저장
for i, bbox in license_plates.iterrows():
    x1, y1, x2, y2 = int(bbox['xmin']), int(bbox['ymin']), int(bbox['xmax']), int(bbox['ymax'])
    crop_img = cv2.imread(img)[y1:y2, x1:x2]
    cv2.imwrite(f'license_plate_{i}.jpg', crop_img)

OCR 처리

OCR 처리를 위해서는 Tesseract와 같은 OCR 엔진을 사용할 수 있습니다. Python에서는 pytesseract 라이브러리를 통해 Tesseract를 사용할 수 있습니다.

먼저, Tesseract를 설치해야 합니다. Tesseract GitHub 페이지에서 설치 방법을 확인할 수 있습니다.

그 후, pytesseract를 설치하고 사용합니다.

# pytesseract 설치
!pip install pytesseract

import pytesseract
from PIL import Image

# Tesseract 경로 설정 (Windows의 경우)
# pytesseract.pytesseract.tesseract_cmd = r'C:\Program Files\Tesseract-OCR\tesseract.exe'

# 번호판 이미지에 OCR 적용
for i in range(len(license_plates)):
    text = pytesseract.image_to_string(Image.open(f'license_plate_{i}.jpg'))
    print(f'License Plate {i}:', text)

위 코드는 yolov5 모델을 사용하여 번호판을 검출하고, 검출된 번호판의 이미지를 추출한 후, 추출된 이미지에 OCR을 적용하여 번호판의 텍스트를 추출하는 과정을 보여줍니다.

추가적으로 yolov5와 관련된 더 자세한 정보는 공식 PyTorch 튜토리얼 사이트에서 확인하실 수 있습니다:

PyTorch 공식 튜토리얼: https://pytorch.org/tutorials
한국어 PyTorch 튜토리얼: https://tutorials.pytorch.kr

제 답변이 정확하지 않을 수도 있으니, 추가적인 정보가 필요하시면 언제든지 질문해 주세요. 번호판 검출 프로젝트에 성공하시길 바랍니다!

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