[Padrão Brasileiro] Reconhecimento do Padrão Brasileiro

[Raul Batalha]

Olá,

Alguém poderia me ajudar a desenrolar a questão de aprendizagem de placa estilo Brasil...??? Se já tiver o br.xml agradeceria...!!! Pois quero entender melhor o código de aprendizagem, prep.py, pois sentir dificuldade em ensina-lo...!!!

[Hermes Alves]

Conseguiu algum avanço Raul? 

[Raul Batalha]

Não Hermes, estou usando padrão Alemão, tenho mais acerto que os demais!

[Joel Vargas]

Não sei se conseguiu algum avanço, mas o principal para isto é ter muitas (muitas mesmo) amostras para treinar o detector. Eu consegui finalizar o processo depois de muita dor de cabeça por causa de incompatibilidade no python, mas o nível de eficiência ainda é baixo por causa do número de amostras (tenho apenas 350 e precisa-se de umas 1000-2000). 

Se tiver imagens de placas brasileiras para compartilhar seria ideal.

Em sexta-feira, 19 de junho de 2015 15:38:49 UTC-3, Raul Batalha escreveu:

[Rafael Wagner]

Você precisa das placas cortadas ou das imagens? eu tenho umas 10.000 imagens de radar, estou reinando com 1300 placas e ainda fica ruim, na análise de 1906 placas deixou de reconhecer 141, porém tive que mexer no arquivo de configuração nas seguintes opções:

detection_iteration_increase = 1.05

detection_strictness = 0

analysis_count = 2

Claro que isso deixou o sistema demorando em torno de 1 segundo ou mais para reconhecer cada placa e ainda em alguns casos as placas aparentemente boas das 141 que não reconheceram. Eu tenho o Carmen freeflow e está muito, mas muito melhor que o carmen, mas está bem mais lento.


Treinei o ocr com 5000 caracteres recortados com o programa de treinamento de fontes do próprio OpenALPR, deu o maior trabalho, pois o Brasil tem vários modelos de fontes de placas, vou treinar com 10000 caracteres pra ver se melhora mais. Vou postar um vídeo para vocês verem o desempenho comparado com o carmen e a velocidade, mas acredito que em uma semana vou ter umas 3000 placas cortadas, da pra treinar melhor a detecção.

Preciso de uma explicação exata de como configura o arquivo conf do país para poder melhorar os resultados e reduzir o tempo de processamento.

[Joel Vargas]

Bom dia Rafael.

Eu preciso de tudo, haha. Vamos compartilhar o que temos numa pasta no Dropbox (por favor me passa o seu e-mail para adicionar como editor da pasta).

Em relação ao treinamento, o que identifiquei foi que não adianta você treinar o detector com um milhão de imagens de um ângulo e colocar a câmera para identificar desde outro (não sei se é o seu caso). É como treinar com triângulos e querer identificar quadrados. Para fazer o detector mais eficiente ele deve ser treinado com imagens o mais próximas ou exatas possíveis do ângulo onde irá ficar o seu dispositivo, e é claro que estamos falando de objetos específicos, ou seja, placas cortadas. Desta forma o algoritmo do OpenCV fica mais "inteligente" pois buscará apenas aqueles padrões. É isso mesmo, o ideal é ter um cascade.xml para cada ângulo/situação de detecção.

Tenho visto que muita gente quer utilizar um só detector treinado para encontrar placas de vários tipos, tamanhos e ângulos. Isso pode até funcionar mesmo com esse milhão de imagens, mas será demorado e pouco eficiente. Recomendação: pegue sua câmera e coloque no lugar exato onde irá detectar. Grave no mínimo 24h de vídeo (depende do fluxo de carros, pode ser mais ou menos) a uns 4fps e depois extraia os frames manualmente para posterior processo de corte e identificação. Rode o treinamento com essas imagens.

É muito trabalhoso mesmo, mas somos nós quem ensinamos o algoritmo o que deve procurar, então, sem muita chance de evitar o investimento de tempo.

Sobre o treinamento dos caracteres, percebi que várias versões de OpenALPR possuem problemas de segmentação (identificam objetos junto aos caracteres, etc). O que eu fiz foi misturar com os caracteres do padrão europeu e deu um bom resultado mas ainda sofro com a identificação do objeto. 

Estou aguardando, assim como você, por uma explicação desse maldito arquivo conf!! Um bocado de parâmetros que não faço ideia de como incidem no processo. De fato, esses que você postou nem tinha visto antes em algum arquivo :/

Obrigado por compartilhar e ficamos no aguardo das suas imagens e do seu vídeo :)

[Rodrigo Pimenta]

Bom dia Joel, Rafael, Raul e Hermes,

Temos tido sucesso no treinamento de placas tanto por imagem ou por v4l streaming (daemon), aplicando o pre-processo de desfazer a perspectiva da câmera, conforme orientado em: https://github.com/openalpr/openalpr/wiki/Camera-Calibration .

Estes parâmetros devem ser configurados no arquivo "openalpr.conf" na sessão prewarp.

 

Desta maneira você com o mesmo arquivo "trained", treinado para placas sem distorção (camêra de frente ou levemente inclinada), basta configurar o prewarp para "calibrar" e desfazer a "perspectiva" que o sistema irá reconher perfeitamente.

Temos tido sucesso para Linux (Desktop), Raspberry Pi 3, ODROID-X4 e Windows, com tempo e valores inferiores a 250ms (Desktop) a 1.1s (no caso dos embarcados).

 

Estamos já treinando com as especificações da nova Placa para o Brasil/Mercosul : http://carros.uol.com.br/noticias/redacao/2016/05/27/veiculos-brasileiros-terao-placa-do-mercosul-em-2017-define-contran.htm

          Como é bem trabalhoso, quem quiser contribuir podermos criar uma divisão de carga de trabalho e no final todos terão acesso às configurações/arquivos ideais para reconhecer placas de automóveis e motos para o Brasil e de quebra Mercosul.

          Abs.

[Raniere Machado]

Olá,

Eu também consegui fazer o treinamento. No entanto, ainda apanho bastante na distinção entre "i" e "1", "8" e "B".

Mas é um trabalho extremamente árduo.

Att,

[Joel Vargas]

Boa tarde a todos.

Rodrigo, excelentes dicas e concordo com a sua proposta. Como podemos avançar com essa contribuição?

Em quarta-feira, 17 de agosto de 2016 11:20:53 UTC-3, Rodrigo Pimenta escreveu:

[Rafael Wagner]

Preciso de imagens de placas cortadas alguém tem?

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[Raniere Machado]

Tenho algumas mil do carro inteiro... Com a câmera na borda da pista, ou seja, a placa está um pouco inclinada. Imagens coletadas em Minas Gerais e Rio Grande do Sul.

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[Joel Vargas]

Não sei com quantas amostras vc fez o treinamento, mas tenha em conta o seguinte:

1 - Partindo do princípio de que na fonte Mandatory os caracteres I, 1, O, 0 são todos iguais, o OCR não está errado em achar que um pode ser o outro.

2 - Nas condições acima mencionadas, e somando que o formato brasileiro atual é @@@### cabe a você identificar que onde há um '8' deve ser um 'B' e vice-versa.

     Por exemplo: se a placa lida com maior "confidence" foi 8UK-S4OI, de cara você sabe que há grandes chances de que a placa seja BUK-5401

De qualquer forma, o ideal é treinar bastante o OCR para aumentar a eficiência.

[Joel Vargas]

Rafael, acompanhe: https://github.com/openalpr/plates_br

Em quarta-feira, 17 de agosto de 2016 13:17:25 UTC-3, Rafael Wagner escreveu:

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[Joel Vargas]

Pode compartilhar as suas, Raniere?

Aqui pode achar mais: https://github.com/openalpr/plates_br

[Raniere]

Então,

Eu criei um processo em python para fazer essa análise e adaptações:

1 - I

5 - S

8 - B

2 - Z

7 - T

Esses foram os problemas que tive. Além disso, utilizei apenas umas 120 fotos de placas, o que me deu um conjunto de caracteres individuais acima de 1000. Ou seja, não precisa de tantas placas assim, precisa de muitos caracteres individuais, e isso a ferramenta de treinamento do OpenAlpr te auxilia.

Alguém conseguiu melhores resultados com esses caracteres que citei?

ATt

Raniere Machado
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[Joel Vargas]

Beleza então.

Eu treinei o OCR até agora com mais de 2000. A qualidade da detecção muda apenas ao alterar os parâmetros nas configurações, que por sinal ainda estou tentando entender, hehe.

Pode compartilhar as suas imagens?

Abraço.

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[Raniere]

Sim, posso compartilhar.

Vou fazer um checkout do projeto de compartilhamento das placas e fazer um pull requests. Mas tenho que fazer isso em casa. A noite disponibilizarei. E tem uma proporção gigantesca de placas vermelhas (caminhões) já que foi em rodovia de carga. 

Outra coisa, eu alterei o meu código do alpr para só processar quando houver alterações no ambiente, que é uma feature da versão paga, caso interesse a alguém.

Att

Raniere Machado
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[Joel Vargas]

Excelente!! Ficamos no aguardo :) 

[Rodrigo Pimenta]

Pessoal,

Criei uma Pasta no Google Drive já com 313 Placas brasileiras. É só solicitar o acesso que vou liberando o acesso.

- link: https://drive.google.com/a/ypse.com.br/folderview?id=0B8lCPxqfHz-VbVhzMUh4Z1BjTkU&usp=sharing 

Vamos tentar nos organizar para, incluindo no documento: OpenAlpr Project - Plates-BR (Vehicle+ Motocycles) : https://docs.google.com/document/d/1C3RbVBGDDgQaJZJnEaXnb0nKJHyVsdrdd2PAgxTbFMs/edit#

Preferi escrever em inglês o documento, pois o Matthew Hill (matthill) que é um dos developers criadores, poderá acompanhar e até contribuir e nos orientar melhor.

O que vocês acham ?  

Abs. 

 

Em quarta-feira, 17 de agosto de 2016 13:34:46 UTC-3, Raniere Machado escreveu:

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[Joel Vargas]

Perfeito, amigo! 

Concordo e acho que todos também, em manter o inglês para o Matt acompanhar.

Aqui podem baixar 350 placas já cortadas e prontas para treinar:

https://www.dropbox.com/sh/atb7ga04wdr05p5/AABKEoiZP191stW3JM7g7VvLa?dl=0

[Joel Vargas]

Percebi que baixamos do mesmo lugar, hehe.

De qualquer forma, coloquei mais 81 fotos (feitas por mim) de placas cortadas àquela pasta do google drive.

Em quarta-feira, 17 de agosto de 2016 14:03:10 UTC-3, Rodrigo Pimenta escreveu:

[Joel Vargas]

Criei uma pasta chamada Cut-Plates-BR onde coloquei aquelas 350 já cortadas e proponho colocar lá as que já tiverem (sempre verificando que não sejam repetidas)

Entre essas 350 estão todas as que até esta data foram colocadas la no repo do github.

Em quarta-feira, 17 de agosto de 2016 14:03:10 UTC-3, Rodrigo Pimenta escreveu:

[Raniere]

Adicionei algumas já recortadas, e essa base ninguém tem.. hehehehe

Raniere Machado
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[Joel Vargas]

Boa Raniere!!

Sua exclusividade é bem recebida, rs.

[Raniere]

As próximas precisamos de um voluntário pra recortar! Pois vai subir uma grande quantidade.

Raniere Machado
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[Joel Vargas]

Acho que podemos dividir o trabalho sem problema. Por enquanto pode mandar bala que eu vou cortando aqui.

[Joel Vargas]

Pessoal, acho que podemos incluir no arquivo as câmeras que temos utilizado e que entregaram bons resultados. O que acham?

Agora mesmo estou me batendo com isso e sei que muita gente por aí também está.

Em quarta-feira, 17 de agosto de 2016 15:58:00 UTC-3, Raniere Machado escreveu:

[Rafael Wagner]

Por as imagens também no gdrive pq assim eu vario un pouco eu tenho bastante aqui também. Descobri que existe 3 tipos de placas diferentes quero treinar a ocr para os 3 tipos

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[Rafael Wagner]

Boa noite, meu e-mail é raf...@linuxfx.org,

[Raniere]

Rafael Wagner,

Tem uma carrada de imagens de placas recortadas e não recortadas no drive.

ATt

Raniere Machado
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[Rafael Wagner]

Vamos deixar alguem responsável pelo corte das placas, eu tenho mais de 10.000 umagens de carros, se alguém cortar as placas eu posto os arquivos xml e do ocr e sei como fazer o sistema reconhecer com perfeição os caracteres sem gambiarras. preciso apenas dos arquivos, pois não tenho tempo de cortar as placas.

Para treinar a OCR ainda preciso das benditas placas cortadas. Em uma noite de serviço consigo treinar a OCR com precisão, eu garanto 97% de reconhecimento das placas e bordas com perfeição, mas não posso fazer isso sozinho. Eu treinei utilizando placas européias no meio e o resultado foi de 90% se me mandarem as brasileiras consigo mais de 97%.

No momento estou alterando o código fonte o openAlpr para reconhecer melhor as bordas, sem perder tempo de processamento. Se todos se ajudarem teremos um sistema eficiênte e completo. Eu integro ocr nos meus softwares já há algum tempo, e tenho bastante sucesso no processo. Meu site é www.linuxprojects.com.br e www.linuxfx.org

O que acham?

Em terça-feira, 16 de agosto de 2016 08:23:49 UTC-5, Joel Vargas escreveu:

[Raniere]

Eu concordo.

Também estou tentando melhorar a detecção das bordas (carros com para-choque da cor do carro é problema). Assim como tentando criar uma ciência exata na relação entre os parâmetros do arquivo de configuração com o tamanho em pixels na imagem, de forma a melhor calibrar a câmeras.

Rafael Wagner, você precisa delas apenas cortadas ou já retirados os caracteres?

Att

Raniere Machado
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[Joel Vargas]

Fechado. Eu corto as placas

[Raniere]

PessoALL,

Alguém tem trabalhado com ALPR utilizando iluminador infravermelho?

Att

Raniere Machado
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[Rafael Wagner]

Me manda agora, pois estou a trabalhar no sistema a noite toda.

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[Raniere]

Estão no drive, na pasta criada pelo Rodrigo Pimenta.

Eu fiz upload de muitas.

Raniere Machado
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[Joel Vargas]

Rafael, segue o link: https://drive.google.com/a/ypse.com.br/folderview?id=0B8lCPxqfHz-VbVhzMUh4Z1BjTkU&usp=sharing 

[Joel Vargas]

Ainda não cheguei lá

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[Raniere]

Rafael Wagner,

O ponto de detecção de placa é o mais custoso do ponto de vista de processamento, por isso é tão importante a compilação do ALPR com suporte a libTBB. Pelo que vi no código é utilizado a técnica de LBP "plate_cascade.detectMultiScale" que utliza a classificação "haar". E isso é carregado via XML, então pelo que vi não tem muito o que alterar, a não ser que tenha outro treinamento utilizando outro tipo de classificação. Que linha de raciocínio estais utilizando para melhorar esse ponto?

Att,

Raniere Machado
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Em 17 de agosto de 2016 19:54, Rafael Wagner <linux...@gmail.com> escreveu:

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[Rafael Wagner]

O sistema já faz isso de uma maneira muito eficiênte (100% de precisão) e o melhor sem consumir processamento extra. Basta habilitar a opção match=1 no arquivo de configuração do OpenALPR

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[Raniere]

Negativo.

Dependendo da angulação em que se instala a câmera em relação a placa, a incidência de sol, a qualidade da placa, se você habilitar o parâmetro de match, pode ser que você não consiga fazer a extração da placa. Ou seja, você vai passar pelo processo de encontrar a placa, encontrar caracteres, mas por ter habilitado esse parâmetro pode ser que perca a placa. Não sei como é a instalação da sua câmera, mas pra minha aplicação, e por instalar em acostamento, é melhor eu não perder nenhuma placa, mesmo que eu tenha que corrigir a posteriori.

Isso:

@@@####

junto com 

match=1

pode causar o cenário que eu descrevi.

ATt,

Raniere Machado
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[Joel Vargas]

Raniere, 

Não sei como está utilizando A OpenALPR mas o recurso match, conforme Rafael explicou é postprocess e para isto já deve ter sido reconhecida pelo menos uma placa. 

O match apenas devolve um bool com o resultado da reg expression. Não tem incidência alguma na identificação da placa

[Raniere]

Sim, você está correto quanto a isso!

Se você está utilizando o ALPR em um portaria, por exemplo, você vai ter a visualização da placa em condição excelente (veículo parado, iluminação, angulação mínima). No entanto, se você está numa rodovia, 60 a 120Km/h, em que o  veículo fica pouco tempo exposto no campo visual da câmera, se você optar pelo match absoluto, você corre um sério risco de não ter capturado nenhuma informação daquele veículo.

Portanto, eu sou obrigado a desabilitar o match, para não perder a placa, e corrigir posteriormente.

Portanto, para minha aplicação é tão importante o reconhecimento de bordas, pois a vezes os caracteres estão bem visíveis, mas as bordas da placa não. Além desse processamento posterior.

Raniere Machado
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[Joel Vargas]

Realmente as condições em alta velocidade são especiais e a qualidade da câmera é indispensável.

By the way, fiz upload de mais 210 placas cortadas, das que você colocou. :)

[Rafael Wagner]

LBP mesmo. to treinando 20 estágios, como demora meu pai do ceu

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[Raniere]

Você tá usando as imagens que foram uploadadas?

Raniere Machado
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[Joel Vargas]

Raniere, você treinou o seu OCR com as imagens que colocou lá? 

Fiz um train agora com as placas suas que cortei e percebi que meu OCR está dando mais chances ao 'D' quando realmente é um 'O'. Quando uso os meus arquivos antigos o 'O' volta a ser bem reconhecido.

Mais tarde farei um treinamento do meu OCR com esses caracteres e te falo do resultado.

Em quarta-feira, 17 de agosto de 2016 22:17:02 UTC-3, Raniere Machado escreveu:

[Joel Vargas]

Ah, e já entendi a sua questão do "must-match". 

Ele substitui, mas deixa de entregar as placas "false" para posterior análise e aí perde mesmo algumas placas.

Em quarta-feira, 17 de agosto de 2016 22:17:02 UTC-3, Raniere Machado escreveu:

[Raniere]

Sim Joel,

Treinei com essas placas mesmo! É a tal da angulação a que me referi. Por esse motivo criei o processo posterior para fazer essa correção. Só que agora esse processo estará obsoleto, pois as letras estarão dispostas aleatoriamente.

Já conversei com outro engenheiro de um fabricante de OCR no Brasil e ele também fez esse processo posterior que criei.

Att

Raniere Machado
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[Raniere]

Exatamente, agora você entendeu minha situação!

Raniere Machado
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[Joel Vargas]

Certo. Também fiz em C# e ficou mais confiável porque na ordem das prioridades, o '0' vais ser sempre mais parecido ao 'O' que ao 'D'

Segue em anexo o xml com as suas placas e as que já tinha (1.171)

[Raniere]

Joel,

Poderia compartilhar o seu XML que foi treinado apenas com suas placas, para que eu possa testar com meus vídeos de rodovia? Talvez isso mude algo no reconhecimento, pois esse XML que me enviou está no mesmo patamar do que eu treinei.

As mesmas dificuldades já mencionadas, de confundir 'I' com '1', 'W' com 'H',,.. etc.

Abraço

Raniere Machado
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[Joel Vargas]

Com certeza, segue em anexo.

Tenha em conta que o número de amostras positivas para esse treinamento foi de apenas 350 e todas sem inclinação.

Me conta depois dos resultados.

Abraço.

[Joel Vargas]

E lembre que confundir I com 1 e O com 0 nunca será evitável, pelo menos com a fonte Mandatory.

Em quinta-feira, 18 de agosto de 2016 15:36:17 UTC-3, Raniere Machado escreveu:

[Joel Vargas]

Raniere, pode compartilhar a marca e o modelo da câmera que usou para essas fotos?

Em quinta-feira, 18 de agosto de 2016 15:36:17 UTC-3, Raniere Machado escreveu:

[Raniere]

Claro: hikvision ds-2cd2820f

E ainda estou testando com o XML que você treinou sem minhas imagens. E pra minha aplicação não mudou nada! Vou colocar as fotos resultantes no drive assim que terminar aqui.

Att

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[Joel Vargas]

Essa hikvision é boa.

Estava pensando em testar aqui com o seu arquivo do tesseract. Poderia mandar?

Segue o meu em anexo

[Raniere]

Joel,

Coloquei os resultados em pastas no drive.

Em anexo o meu arquivo do tesseract.

Raniere Machado
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[Joel Vargas]

Cara, fiz um teste agora ajustando os parâmetros das configurações conforme acima mencionados e os resultados foram bem interessantes:

Em 100% das imagens as placas foram detectadas com sucesso (apenas detecção).

Dentre elas, 100% das imagens onde as bordas da placa não estão bem definidas deram resultado de OCR insatisfatório, 

Do total, nas que tinham um 'O', em 50% houve erro de reconhecimento (D e Q).

Realmente a detecção das bordas é um problema hoje quando não há contraste suficiente entre a placa e o "fundo" dela.

Em quarta-feira, 17 de agosto de 2016 20:03:03 UTC-3, Raniere Machado escreveu:

Eu concordo.

Também estou tentando melhorar a detecção das bordas (carros com para-choque da cor do carro é problema). Assim como tentando criar uma ciência exata na relação entre os parâmetros do arquivo de configuração com o tamanho em pixels na imagem, de forma a melhor calibrar a câmeras.

Rafael Wagner, você precisa delas apenas cortadas ou já retirados os caracteres?

Att

Raniere Machado
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Em 17 de agosto de 2016 19:54, Rafael Wagner <linux...@gmail.com> escreveu:

Vamos deixar alguem responsável pelo corte das placas, eu tenho mais de 10.000 umagens de carros, se alguém cortar as placas eu posto os arquivos xml e do ocr e sei como fazer o sistema reconhecer com perfeição os caracteres sem gambiarras. preciso apenas dos arquivos, pois não tenho tempo de cortar as placas.

Para treinar a OCR ainda preciso das benditas placas cortadas. Em uma noite de serviço consigo treinar a OCR com precisão, eu garanto 97% de reconhecimento das placas e bordas com perfeição, mas não posso fazer isso sozinho. Eu treinei utilizando placas européias no meio e o resultado foi de 90% se me mandarem as brasileiras consigo mais de 97%.

No momento estou alterando o código fonte o openAlpr para reconhecer melhor as bordas, sem perder tempo de processamento. Se todos se ajudarem teremos um sistema eficiênte e completo. Eu integro ocr nos meus softwares já há algum tempo, e tenho bastante sucesso no processo. Meu site é www.linuxprojects.com.br e www.linuxfx.org

O que acham?

[Joel Vargas]

Ótimo!

Farei o mesmo.

Obrigado!

[Raniere]

Então senhores,

Vejo assim, o que tinha que ser treinado, já foi treinado para as placas brasileiras (pelo menos as atuais). No meu caso, por exemplo o que dá pra fazer é ajustar a melhor forma de instalação, além de trabalhar com o parâmetro "prewarp".

Uma outra coisa, os senhores poderiam compartilhar o modelo de câmera que estão utilizando?

ATt,

Raniere Machado
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[Fabio Tomaz]

Eu fiz uns testes para avaliar o  último treinamento postado no forúm e não tive um percentual bom de acerto em 10 placas que postei na colaboradoração:

 https://drive.google.com/drive/folders/0B_lm-LtUOrNuX3BQUFBhN3hMR0U

40% falhas detecção (fotos 1,2,3,4)

20% acertos (5 e 7)

40% falhas no ocr (6, 9, 10)

[Raniere]

Fabio,

Seu alpr não vai funcionar pra farol aceso assim. Você numa situação ruim, pra isso precisaria de iluminador infravermelho.

As que não detectaram foi por questão de contraste da placa com a cor do carro. Não tem detecção das bordas.

Além disso, você precisa especificar corretamente no seu arquivo de configuração os valores pro padrão brasileiro, além de ter ciência de qual tamanho da placa na sua imagem é o tamanho ideal para detecção. Dependendo dos seus parâmetros, vc deveria ou aproximar ou distanciar sua câmera.

Abraço

Raniere Machado
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[Raniere]

O problema de detecção de borda está no caso de a cor do carro for muito parecido com a da placa. Lembre-se que há uma fase do processo que é a detecção da placa, e a técnica utilizada é por borda (LBP).

Se você tiver uma câmera de rede é mais fácil de você identificar a correspondencia entre seus parâmetros e a realidade.

alpr -p sc -n 1 --motion -c br --config /tmp/alprteste.conf -o /tmp  -d  http://$USUARIO:$SENHA@$IP/Streaming/channels/101/httppreview

Fazendo em tempo real, terá ideia da proporção ideal do tamanho da placa dentro da imagem com relação a seus parâmetros.

Abraço

Raniere Machado
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Em 19 de agosto de 2016 15:41, Fabio Tomaz <fto...@gmail.com> escreveu:

obrigado pela resposta. algumas duvidas

o que quer dizer nao tem detecção de borda ? o alpr nao tem recurso ?

quanto às configurações estou usando o br.conf postado no grupo com 430 x 130 e tambem com alteração sugerida no openalpr.conf.

tens ideia de qual a distância ideal para sacar foto. ou tem levar em consideração a proporcao tamanho placa

Enviado do meu iPhone

[Rafael Wagner]

Parece que as imagens estão muito grandes

[Rafael Wagner]

Em sexta-feira, 19 de agosto de 2016 14:50:56 UTC-3, Fabio Tomaz escreveu:

[Joel Vargas]

Em sexta-feira, 19 de agosto de 2016 14:50:56 UTC-3, Fabio Tomaz escreveu:

[Joel Vargas]

Estou usando a webcam, kkkkk

Semana que vem deve chegar uma 730 IR da Intelbras. Assim que fize os testes coloco aqui os resultados.

[Fabio Tomaz]

Rafael, teve alguma configuração extra ? Estou usando o xml postado no ultimo post

Pois no meu caso não teve detecção

[Rafael Wagner]

Como está o banco de dados das imagens cortadas? por favor, passem uma pasta para que eu possa postar algumas imagens que estou recortando manualmente, também posta seu XML para eu dar uma analisada.

[Joel Vargas]

Fala Rafael.

A pasta já existe e seu acesso foi liberado desde semana passada. Segue o link:

https://drive.google.com/a/ypse.com.br/folderview?id=0B8lCPxqfHz-VbVhzMUh4Z1BjTkU&usp=sharing

Dentro dela, existe uma pasta chamada Croppped-plates-BR onde estamos colocando todas as placas cortadas. Pode colar lá.

Abraço.

[Joel Vargas]

Fabio,

Provavelmente precisa mexer no seu arquivo de configuração. Poderia postar aqui seu openalpr.conf para darmos uma olhada?

Em segunda-feira, 22 de agosto de 2016 11:11:02 UTC-3, Fabio Tomaz escreveu:

[Rafael Wagner]

Posta o seu também para podermos comparar. Estou com problemas com carros da mesma cor da placa ou carros brancos, fora isso tá tudo OK

[Raniere]

Senhores,

Carros com a placa da mesma cor do carro não tem contraste para detecção de bordas, que eh a técnica utilizada para achar os candidatos a placas, no processo de detecção.

Eh isso, a não ser que o código seja alterado para utilizar outra técnica esse problema persistirá. Além disso, sfw comerciais como Carmem tbm penam com isso.

Att

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[Rafael Wagner]

Não penam não. Tenho o Carmem aqui e reconhece tudo. O openalpr leva vantagem em veículos com adesivos e outros textos colados agora do resto parece que o Carmem não procura pela borda. Incrível, mas tenho fotos que ele acha a placa somente pelo texto pois não existe borda até parece que as letras estão adesivadas no carro. Tenho.como provar

[Raniere]

Rafael, também tenho o Carmem aqui. E ele pena sim. Obviamente o algoritmo dele por ser proprietário deve ser bem mais robusto, sem dúvida, pode não utilizar apensas a técnica de detecção de borda, com também a de achar um certo conjunto de caráteres alinhados e que se encaixe dentro das proporções de placas.

No entanto, tenho fotos que o alpr decodificou corretamente e o Carmem não ( minoria claro).

Mas processamento de imagem eh utilizar técnicas estatísticas, portanto as vezes uma decodificação da certa e outra não. Mas carros pratas eh conhecidamente problemático. Agora se você conseguir arrumar o ponto ideal de detecção da.placa, acredito que todos aqui ficariam felizes.

[Rafael Wagner]

Linuxprojects.com.br

[Raniere]

Rafael Wagner,

Muito bom seu sistema. Bem feito mesmo. Eu adicionei um vídeo no drive (Diretório Video_Campo) se puder testar suas configurações com ele e nos dizer o resultado, seria bom. Pois essa é uma situação que foge completamente a situação estática de portarias.

Abraço.

Raniere Machado
Cel: (48) 9922-1224
GTalk: raniere.ee@gmail.com

[Michela Limaco]

Bom dia pessoal,

Alguém poderia me dar acesso as pastas do Google Drive do grupo.

Tenho um conjunto de placas cortadas que poderia fazer upload lá e também a fonte mandatory treinada.

Aproveitando, alguém poderia me passar o arquivo .conf com as dimensões da placa para o padrão brasileiro ?

Obrigada!

[Raniere]

Rapaziada,

Fiz uma aplicação para o caso de precisar solicitar alguém que não tenha a mesma sensibilidade que eu para instalar uma câmera para o OCR. Após o ajuste correto, aparecerá para o instalador a informação de "Calibrada" e o número da placa reconhecida. As técnicas são as mesmas utilizada pelo ALPR. Criei também uma barra de rolagem para fazer o ajuste na hora de "binarizar" a imagem, pois não sei qual a condição do tempo na instalação. Está feito em python e é pra linux.

g...@github.com:raniereee/CamTunner.git

Toda ajuda é bem vinda.

ATt,

Raniere Machado
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[Joel Vargas]

Boa Raniere!!

Serve apenas para streamings ou dá pra calibrar com imagens fixas também?

Em terça-feira, 13 de setembro de 2016 16:08:36 UTC-3, Raniere Machado escreveu:

Rapaziada,

Fiz uma aplicação para o caso de precisar solicitar alguém que não tenha a mesma sensibilidade que eu para instalar uma câmera para o OCR. Após o ajuste correto, aparecerá para o instalador a informação de "Calibrada" e o número da placa reconhecida. As técnicas são as mesmas utilizada pelo ALPR. Criei também uma barra de rolagem para fazer o ajuste na hora de "binarizar" a imagem, pois não sei qual a condição do tempo na instalação. Está feito em python e é pra linux.

github.com:raniereee/CamTunner.git

Toda ajuda é bem vinda.

ATt,

Raniere Machado
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Em 12 de setembro de 2016 11:11, Michela Limaco <lim...@gmail.com> escreveu:

Bom dia pessoal,

Alguém poderia me dar acesso as pastas do Google Drive do grupo.

Tenho um conjunto de placas cortadas que poderia fazer upload lá e também a fonte mandatory treinada.

Aproveitando, alguém poderia me passar o arquivo .conf com as dimensões da placa para o padrão brasileiro ?

Obrigada!

Em sexta-feira, 19 de junho de 2015 15:38:49 UTC-3, Raul Batalha escreveu:

Olá,

Alguém poderia me ajudar a desenrolar a questão de aprendizagem de placa estilo Brasil...??? Se já tiver o br.xml agradeceria...!!! Pois quero entender melhor o código de aprendizagem, prep.py, pois sentir dificuldade em ensina-lo...!!!

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[Raniere]

Bom, eu fiz pra utilizar com câmeras IP, mas pode ser passada um vídeo como parâmetro. Não pensei isso para imagem estática, mas requer pouca alteração. Assim que tiver tempo, dou uma aprimorada nisso.

Abraço.

Raniere Machado
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[Joel Vargas]

Senhores/as,

Criei uma pasta lá no drive chamada runtime_data onde coloquei os arquivos que até agora me entregaram melhor performance. Seria bom se todos colocassem os seus também para discutirmos os resultados, pois cada um utiliza câmeras e cenários diferentes.

Quem for colocar arquivos lá, por favor siga o padrão br[nome] para identificarmos com facilidade a fonte.

Ah, e por gentileza pense antes de avançar: se for fazer upload de um arquivo que pegou de qualquer canto e está renomeado apenas para "dizer que contribuiu", é melhor nem fazer o upload para não poluir o estudo. Não esqueça que ninguém avança sozinho e hoje todos neste grupo estamos discutindo sobre um projeto que pegamos 90% pronto, feito por outros. Agradeço a compreensão.

Discurso à parte, tenham uma excelente quinta-feira e bons trabalhos.

[Michela Limaco]

Bom dia Joel,

Seria esse o link do Google Drive?
https://drive.google.com/drive/folders/0B8lCPxqfHz-VbVhzMUh4Z1BjTkU?usp=sharing

Poderia me dar acesso ?

Obrigada,

Michela.

[Joel Vargas]

Olá Michela!

Apenas o/os administradores da pasta podem te dar acesso. Entra lá e solicita que o alguém vai liberar para você. Segue o link:

https://drive.google.com/a/ypse.com.br/folderview?id=0B8lCPxqfHz-VbVhzMUh4Z1BjTkU&usp=sharing 

[Michela Limaco]

Olá pessoal,

Por favor, o admin da pasta do Google Drive poderia me dar acesso ?

https://drive.google.com/a/ypse.com.br/folderview?id=0B8lCPxqfHz-VbVhzMUh4Z1BjTkU&usp=sharing

Já solicitei várias vezes pelo meu e-mail: lim...@gmail.com

Obrigada!

--

Michela Limaco.
+55 (48) 9121-8622
Systems Analyst
SCJP 1.5 | SCWCD 5.0 | SCJA 1.0
Technologist in Industrial Mechatronics
Master's Degree in Industrial Mechatronics
R & D segment IoT

[Fredi Lopes]

Bom dia a todos,
Pessoal sou uns dos contribuintes do projeto  (implementei o detector morfológico), e possuo algumas placas já cortadas como posso fazer para contribuir.
Abraços
Frederico

[Márcus Alves]

Hello Guys!

E aí pessoal tudo bem com vocês?

Vi que vocês fizeram um avanço e tanto no reconhecimento de placas usando o ALPR.

Estou com um projeto na faculdade para reconhecer placas de carros que estacionam em vagas de deficientes físicos em estacionamentos de Shopping, entretanto, para ser honesto o meu conhecimento neste assunto é extremamente limitado neste assunto.

A composição do projeto é simples, uma camera/webcam ficará na vaga e os carros que estacionarem terão a placa reconhecida e armazenada num banco de dados. Tudo utilizando um Raspberry PI3.

Eu consegui instalar e operar o ALPR, entretanto, com o código de treino que eu tenho a precisão dele deixa bastante a desejar.

Gostaria de saber também se vocês possuem algum projeto parecido, onde a imagem capturada seja estática (já que o carro estará estacionado) e então, analisada, pois, me ajudaria muito!! hehe

Muito obrigado! :)

[Jânio Anselmo]

Olá, Márcus!

Estava verificando essa semana e percebi que o Sr. Matt (desenvolvedor inicial do projeto) adicionou o reconhecimento para o padrão de placas do Brasil. Dá uma olhada, veja se te ajuda. Acabei testando e percebi que meu atual treinamento está com resultados melhores que o postado (fiz um MIX do treinamento MANDATORY - BR com a padrão europeu - EU). Na verdade não sou "O CARA", nem estou falando isso pra "me achar" apenas creio que somente o padrão MANDATORY (por ter semelhanças de letras "1" e "I") acabamos com baixa eficiência na extração OCR. Até gostaria que os demais da comunidade/fórum pudessem realizar testes...

Vou estar postando alguns resultados e ferramentas úteis.

Abraços.

Att.

Jânio Anselmo.

[Jânio Anselmo]

Boa tarde, senhores!

Estamos na tentativa de contribuir com o padrão BR, além claro, das brilhantes considerações de vocês e do legado deixado pelo Matt (OpenALPR), Adicionei no Google Drive, umas placas FAKE's pra tentar contribuir no detector e/ou OCR (pasta chamada: Plates-BR - FAKE [anselmo.janio@gmailcom]). Sabemos que, as placas "reais" se mostram melhores, porém, se contribuir para alguém, lá está. Deixamos também nossas atuais configurações para testes (pasta chamada: runtime_data [anselm...@gmail.com]) Esses dados são basicamente o padrão europeu, incluídos a fonte mandatory (isso mesmo, um MIX de ambos). Estamos também com outros algoritmos em Python para detecção de placas inclinadas (sem necessidade e passar os parâmetros de inclinação).

Em breve, passo novidades à todos.

Obrigado.

Att.

Jânio Anselmo.

[Jânio Anselmo]

Olá, Frederico.

Há duas pessoas bem ativas e creio (apenas uma suposição) que são os responsáveis pelo Google Drive. Chamam-se Ranieri (tive a oportunidade de conhecê-lo, incrível pessoa e profissional) e o Joel (eu acho). Basta entrar em contato com eles para upload. Será de bom grato para todos nós.

Se puder se útil, estou a disposição.

Obrigado.

Att.

Jânio Anselmo

[Jânio Anselmo]

Olá, vou ver se posso auxiliar,

Vou tentar com o Ranieri.

Abraços.

Att.

Jânio Anselmo

[Joel Vargas]

Boa noite a todos!

O dono da pasta, e quem único pode permitir acesso a ela é o dono, Rodrigo Pimenta.

Basta acessar ao link nos comentários acima e solicitar o acesso que ele libera.

Obrigado a todos pelas contribuições. Ainda hoje estarei testando os arquivos colocados e compartilho os resultados.

Abraço!

Joel.

[Rodrigo Pimenta]

Olá Michela Limaco, pasta liberada !

Peço a gentileza de deixar um contribuição no documento interno de documentação sobre alguns resultados que você teve e passo-a-passo.

abraços ...

 Sent with Mailtrack

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[Joel Vargas]

Jânio,

Os arquivos que o Matt adicionou ao projeto são os mesmos que postei lá na pasta do drive. (https://github.com/openalpr/openalpr/issues/124)

Não se preocupe, aqui ninguém é "o cara" sozinho. Trata-se de um ponto de partida de confiabilidade mínima. Todos precisamos entender que cada cenário é diferente (câmera, CPU, GPU, condições de luz, velocidade do veículo, etc) e, portanto, os resultados com um mesmo set de arquivos podem variar muito de um ambiente para outro. De qualquer forma, é bom termos esta troca de informações para justamente atingirmos o maior índice de acertos possível em condições genéricas.

Em relação aos arquivos: 

O detector foi treinado com uma mistura das placas que estão na pasta e com ele hoje tenho um 99% de detecção (apenas do objeto).

O OCR foi treinado exatamente como você fez (mandatory + eu) mas o ideal é adicionar todas as fontes utilizadas no Brasil, inclusive, a do padrão Mercosul.

Existe uma condição que estou testando ainda, onde o treinamento feito a partir de TTFs (true type fonts) oferece excelentes resultados (85% das placas são lidas corretamente na primeira opção e 98% do tempo a placa correta encontra-se entre as 5 primeiras). Se juntarmos esse treinamento ao dos caracteres extraídos das placas, quem sabe e obtenhamos bem mais que esse 85%.

Resumindo, vamos nessa! Estamos bem perto. :)

Abraço

Joel.

[Jânio Anselmo]

Obrigado, Joel!

Não sabia que era ele.

Valeu mesmo.

Att.

Jânio Anselmo

[Jânio Anselmo]

Olá, Joel!

Cara, foi foi incrível nas respostas! Faço aqui minhas desculpas e reforço, o meu treinamento é "bom" com os meus dados, nas minhas condições (bem citadas por você)! Parabéns! Ah, como disse tenho alguns algoritmos em Python pra detecção com placa inclinada (sem necessidade de passar como parâmetros a inclinação - atual OpenALPR). Esse algoritmo não é de propriedade completa minha, fiz pequenas alterações (há também na versão C++/Visual Basic). Se for contribuir...

Algumas considerações:

• Seria legal saber o que temos "validado", para que nós possamos concentrar nas tarefas (e até separa-lás);
• Alguns colegas aqui, não me recordo quem (dessa vez não vou chutar), mencionaram a ideia de comentarmos em inglês, para que o Matt ou outros possam também usufruir/ajudar. Me parece ser interessante, confesso que gostei dessa ideia;
•  Criar um grupo Telegram/WhatsApp ou outros para um debate mais "real-time". Quem sabe ter uma maior interação (apenas uma opção, não sei como alguns analisariam essa ideia, pois envolve privacidade);
• No momento, em nossa empresa, estou trabalhando em uma solução híbrida, que necessita de alta precisão e exatidão. Estamos usando: Algoritmo em para regra do vizinho mais próximo (k-Nearest Neighbor – k-NN) + Cascade Training (OpenALPR) + Deep Learning (CNN). Nos parece que tem apresentado bons resultados. Como você (s) estão bem a frente, o que pudermos ser útil, estamos aqui.

Abraços.

Att.

Jânio Anselmo.

[Márcus Alves]

Oi Jânio!

Eu testei sim o que o Matt desenvolveu, porém, não tive resultados muito acertivos! haha

Testei umas 5 placas, relativamente fáceis, e somente 1 ele conseguiu ler corretamente :/

Em quinta-feira, 22 de setembro de 2016 17:11:07 UTC-3, Jânio Anselmo escreveu:

[Márcus Alves]

Oi Rodrigo Pimenta! Tudo bem contigo?

Poderia me dar acesso a pasta compartilhada também, por gentileza?

meu e-mail é mvh...@gmail.com

Muito obrigado! :)

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