iANPR / Поиск по тегам / Recog.ru - Распознавание образов для программистов

  
 

Распараллеливание с iANPR SDK и OpenMP

В библиотеке iANPR SDK нет встроенного распараллеливания, т.е. функция распознавания выполняется в одном потоке. Однако, когда производится работа с большими изображениями, например, 1920x1080, время распознавания на обычном ПК может быть недостаточно для работы в реальном времени. Для решения данной проблемы можно разбить изображение на части и анализировать их параллельно. Здесь, однако, следует помнить, что в случае попадания номера на пересечение частей, то он не будет распознан. Поэтому нужно внести некоторую избыточность, используя пересекающиеся части. Причем уровень пересечения определяется максимально возможными размерами объекта распознавания.
Предположим, что объект распознавания в форме круга, и его максимальный диаметр на изображении составляет Dmax. Тогда ширина области пересечения сегментов должна быть больше Dmax. В этом случае площадь несколько раз анализируемой области (в разных сегментах) будет рассчитываться по следующей формуле:
S = L * Dmax,
где L – длина границ между всеми сегментами. Понятно, что в этом случае S будет зависеть не только от количества сегментов, но и от их формы. На рисунках ниже показано два примера расположения сегментов. Один сегмент серого цвета, а другой белого. Область пересечения показана штрихами.


( Читать дальше )

iANPR версия для Linux

Вышла версия iANPR для Linux. Ниже приведена процедура инсталляции.

Использованная ОС – Ubuntu 13.10 desktop i386
1. Руководствуясь
http://docs.opencv.org/doc/tutorials/introduction/linux_install/linux_install.html
устанавливаем дополнительное программное обеспечение для OpenCV.
2. Скачиваем версию OpenCV 2.4.8 для linux отсюда
http://sourceforge.net/projects/opencvlibrary/
И компилируем ее.
3. Скачиваем и распаковываем iANPR SDK 1.11
http://intbusoft.com/rus/products/iANPR/
4. Необходимо сделать видимой библиотеку для программ. Для этого можно прописать путь до libianpr_86.so или просто скопировать этот файл туда же, где лежат библиотеки OpenCV:
/usr/local/lib/



( Читать дальше )

Делаем программу распознавания автомобильных номеров с IP камер на основе iANPR SDK, OpenCV и Windows Forms за 3 часа

Готовые системы распознавания автомобильных номеров могут быть достаточно дорогими, при этом качество распознавания не гарантируется на высоком уровне. Бывают случаи, когда, купив систему распознавания автомобильных номеров, пользователь обнаруживает, что она работает не достаточно достоверно. При использовании iANPR SDK (http://intbusoft.com/rus/products/iANPR/) вы можете сами спроектировать систему распознавания за очень короткое время и убедиться в качественности работы. Кто может использовать iANPR SDK? В принципе любая компания, которой по тем или иным причинам желает использовать распознавание автомобильных номеров. Однако, среди них можно выделить 2 большие группы по целям использования:
1) для автоматизации въезда на территорию компании – нет нужды покупать дорогостоящее программное обеспечение, которое не удовлетворяет всем потребностям, когда можно купить лицензию iANPR RUS PRO LIMITED за 9950 рублей и сделать все, что нужно самостоятельно, если в компании есть программист;
2) для использования в собственной распространяемой системе видеонаблюдения – конечно, при разработке собственного программного продукта приоритетно все модули разрабатывать самому, однако разработка надежной системы распознавания автомобильных номеров не является тривиальной задачей, и на неё требуются не только высококвалифицированные специалисты с высокой заработной платой, но и месяцы разработки-тестирования. В этом случае покупка лицензии iANPR RUS PRO FULL за 50000 рублей на начальном этапе позволит вам сразу же ввести функцию распознавания автомобильных номеров в вашу систему, что является сравнительно небольшими затратами.
В данной статье будет показано как, использую iANPR SDK, IP камеру, OpenCV и Windows Forms за 3 часа сделать простое приложение для распознавания автомобильных номеров. В конце разработки будет получено приложение следующего вида:



( Читать дальше )
  • 0
  • 18 января 2014, 11:36
  • vidikon
  • 2

iANPR SDK 1.1 - распознавание автомобильных номеров

Вышла новая версия SDK для распознавания автомобильных номеров:


Страница SDK:
http://intbusoft.com/rus/products/iANPR/

  • исправлены ошибки;
  • добавлены функции, работающие с CvRect;
  • добавлено распознавание транзитных номеров и номеров прицепов;
  • добавлен вид расширенной лицензии;
  • добавлен новый метод детектирование номера;
  • добавлена встроенная поддержка кодов регионов РФ с тремя цифрами, начинающиеся с 7.

iANPR - SDK для распознавания автомобильных номеров


Вышла первая бета-версия SDK для распознавания автомобильных номеров. При возникновения ошибок, некорректного распознавания и т.п. обращайтесь на support@intbusoft.com, указав настройки алгоритма, которые вы используете и приложив изображение, с которым возникают проблемы.
iANPR SDK – это комплект средств разработки для распознавания автомобильных номеров. Основная цель – обеспечить автоматизированное распознавание автомобильных номеров на основе библиотеки компьютерного зрения OpenCV. Возможности библиотеки включают обработку изображений в формате OpenCV и выдачу результата распознавания: автомобильные номера, попавшие в кадр и их координаты. Количество номеров не ограничено. Интерфейс работы с библиотекой может быть изменен по желанию заказчика. Первая бета-версия библиотеки поддерживает распознавания базовых российских номеров. На странице продукта вы можете скачать демо-версию библиотеки, которая искусственно замедлена и не предназначена для использования в коммерческих целях. Если вам необходима версия для распознавания номеров другого типа – обращайтесь к нам.
http://intbusoft.com/rus/products/iANPR/

Распознавание автомобильных номеров (iANPR SDK)

Сейчас, пока идет разработка и тестирование SDK для распознавания автомобильных номеров iANPR, решил поделиться с некоторыми предварительными результатами. Первоначальная версия SDK рассчитана на стандартные российские номера. Библиотека работает на базе OpenCV. Тестируется версия под Windows, но потом возможна поддержка и других операционных систем.



( Читать дальше )