На сайте http://intbusoft.com/2018/04/util_ianrcr/ выложена первая демо-версия распознавания железнодорожных номеров в виде утилиты. Пример работы утилиты можно посмотреть ниже

Версия iANPR 1.6 для распознавания автомобильных номеров доступна для скачивания. Что нового:

добавлено экспериментальное распараллеливание, настраиваемое через структуру ANPR_OPTIONS;
добавлена возможность настраивания поворота в плоскости и вглубь камеры для корректировки номера;
исправлены ошибки в распознавании, примерах и др.;
улучшена производительность.
http://intbusoft.com/ianpr/

Выпущена первая версия программы распознавания автомобильных номеров. iCCTV — программный комплекс, предназначенный для работы с IP камерами в формате RTSP, MJPEG. Первая версия предназначена только для автоматического распознавания автомобильных номеров и работает совместно с iANPR SDK.
Перейти к странице продукта

Ниже приведены примеры предварительного исследования в области распознавания номеров железнодорожных вагонов.

За подробностями обращайтесь на intbusoft.com

Вышла новая версия библиотеки распознавания автомобильных номеров iANPR SDK 1.5
Что нового:
— добавление большого количества типов номеров для Беларуси;
— добавление базового типа номеров Польши;
— добавление базового типа номеров Латвии;
— добавление базового типа номеров Эстонии;
— добавление базового типа номеров Литвы;
— добавление основных типов номеров Украины;
— добавление основных типов номеров Молдовы;
— добавление настраиваемого типа ANPR_CUSTOM_TYPE;
— возвращение всех типов номеров при флаге RETURN_TYPE_NUMBER;
— добавление флага NO_LOW_RELIABILITY для удаления номеров с низкой достоверностью;
— немного переработано определение ложных срабатываний;
— изменен цветовой фильтр выбора типа номера для цветных изображений;
— исправлены некоторые мелочи и ошибки.
Перейти на страницу продукта

Столкнулся с проблемой в Windows, что камеры на новых ноутбуках и некоторые новые камеры при разрешениях выше 640x480 дают низкое значение FPS использованием видеопотока OpenCV (неважно Си или Си++ интерфейс).
В моем случае было 3 камеры (2 внешние и одна ноутбука), которые ставили разрешение 1280x760, но только одна при этом давала 30 FPS, остальные две камеры давали значение 10 FPS.

Естественно первая идея — установить FPS с помощью CV_CAP_PROP_FPS, но оно не работает для камер. Тогда пришлось смотреть исходники OpenCV и выяснять в каких режимах работает камера.


( Читать дальше )

После распознавания кода происходит эмуляция нажатий клавиш клавиатуры (так работает часть сканеров бар-кодов), поэтому встроить данное решение в свое программное обеспечение не вызовет трудностей. Поскольку результат распознавания будет выдаваться в активное окно. Программа распознает код и с интервалом в 5 секунд эмулирует нажатие клавиш клавиатуры, передавая декодированную информацию (с символом конца строки в конце) в находящееся в фокусе окне.

Cкачать здесь:
http://intbusoft.com/download/products/DataMatrixReader.exe

Распознавание знака скорости и слежение за ним. Все выполняется довольно быстро — на 1 ядре процессора AMD FX(tm)-6100 Six-Core выделенная зона распознается за 0.017с. (полное FullHD изображение где-то в среднем на одном ядре за 0.032с — но анализ всего изображения не нужен. Достаточно распознавать указанную область).

Вышла версия SDK для распознавания автомобильных номеров версии 1.4
Изменения:
— добавление распознавания двухстрочных номеров Российской Федерации;
— добавление возвращения типа номера для номеров Российской Федерации;
— исправление ошибок утечки памяти в функциях anprPlateMatRect и anprPlateMatRectXML.

Перейти к странице продукта

Бинарный объект

Бинарный объект – это объект, созданный человеком, и находящийся в поле зрения камеры. К таким объектам относятся дорожные знаки, автомобильные номера, баркоды и т.п. Часто эти объект имеют контур, по которому они достаточно хорошо детектируются. Однако возникают ситуации, когда объекты серьезно наклонены к оси камеры в нескольких плоскостях, а при этом на них накладывается шум:

Здесь: (а) исходный объект, (б) искаженный объект в результате поворота к камере, (в) зашумленный объект
Для правильного распознавания объекта необходимо провести перспективное преобразование. Но для этого необходимо получить 4 точки бинарного объекта.
Цель данной публикации: определить 4 точки в зашумленном объекте изначальной прямоугольной формы.


( Читать дальше )