如何使用Python+OpenCV+GAN實現車牌圖像增強

發布時間：2021-07-14 14:58:17 來源：億速云閱讀：452 作者：chen 欄目：大數據

這篇文章主要講解了“如何使用Python+OpenCV+GAN實現車牌圖像增強”，文中的講解內容簡單清晰，易于學習與理解，下面請大家跟著小編的思路慢慢深入，一起來研究和學習“如何使用Python+OpenCV+GAN實現車牌圖像增強”吧！

在好萊塢的犯罪電影中，我們經常看到偵探們在電腦高手的幫助下進行破案，他們可以從模糊、低質量的圖像中發現隱藏的信息。在技術上，電影中的黑魔法被稱為（SISR）

在各種SISR應用中，汽車牌照的超分辨率以其巨大的潛力絕對是名列前茅的。例如，它可以用于執法，還可用于提高車牌識別和街道識別（地圖服務）的準確性。

在本文中，將介紹在Python中實現的車牌圖像增強。Jupyter notebook教程可以在此處（ https://github.com/zzxvictor/License-super-resolution ）找到。

展示

在深入探討模型體系結構和訓練策略細節之前，向你展示一下模型的能力：

我們在逃逸事故案例中發現一個問題：車牌是在黑暗條件下由低質量攝像頭拍攝的，而我們的模型不僅可以提高分辨率，還可以通過對圖像進行去噪、調整亮度和對比度來增強車牌號的易讀性。

系統架構

預處理

我們在本項目中使用的數據集為中國城市停車場數據集（ https://github.com/detectRecog/CCPD ），它包含了200k+個不同條件下的汽車圖像，然而原始數據不能被直接使用，但是我們只需要車牌圖像而不是街景和汽車，因此第一步是使用數據集提供的注釋從圖像中裁剪出車牌圖像。

我們還過濾掉亮度和對比度差的圖像，只保留好的部分作為標簽。我們人工生成車牌圖像數據（input，label），其中輸入經過降采樣和噪聲、同時隨機進行亮度和對比度的破壞，而標簽不變。

模型詳細信息

我們的模型受ESRGAN模型（ https://arxiv.org/abs/1809.00219 ）的啟發。顧名思義，我們的模型是在對抗性的方式下進行訓練的——生成器和鑒別器相互對抗。

生成器

我們的生成器是建立在兩個最先進的模型之上的——在ESRGAN的RRDB網絡和殘差密集網絡。生成器使用亞像素卷積（在tensorflow中稱為tf.depth_to_space，在Pythorch中稱為Pixel Shuffle）在低分辨率圖像上進行8倍采樣。基本上，亞像素卷積的作用是將一個大小為10 x 10 x 64的特征映射壓縮到另一個深度較淺的較大特征映射（如果上采樣率為8，則為80 x 80 x 1）。

鑒別器

鑒別器是一個簡單的VGG風格的網絡，輸出0（假）或1（真），理想情況下，鑒別器應該能夠區分重建圖像和真實圖像。

添加一個鑒別器比使用一個最小化均方誤差的生成器得到的效果更好，后者傾向于創建與合法字母完全不同的過度平滑偽影。使用鑒別器約束輸出空間有助于創建類似字母的重構。

損失函數與評估

車牌圖像重建的一個問題在于均方誤差或峰值信噪比等常用指標在描述高層特征方面并不特別擅長。例如，模糊重建可能比具有偏移亮度和高對比度的重建獲得更高的PSNR。

因此，重點關注邊緣和字母方向等高級特征是非常重要的。在SRGAN的論文中，研究者們發現了一個新的內容損失函數，該函數計算VGG網絡的特征空間中的均方誤差，它突出了原始圖像的特征，而不是圖像空間中的均方誤差。他們將VGG損失定義為

我們的模型經過優化，以最小化VGG損失和MSE（稱為內容損失）的混合：

內容丟失迫使模型在重建時注意邊緣，以確保高層骨架與真實值相匹配。

感謝各位的閱讀，以上就是“如何使用Python+OpenCV+GAN實現車牌圖像增強”的內容了，經過本文的學習后，相信大家對如何使用Python+OpenCV+GAN實現車牌圖像增強這一問題有了更深刻的體會，具體使用情況還需要大家實踐驗證。這里是億速云，小編將為大家推送更多相關知識點的文章，歡迎關注！

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如何使用Python+OpenCV+GAN實現車牌圖像增強

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預處理

模型詳細信息

生成器

鑒別器

損失函數與評估

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