การรู้จำรูปแบบด้วย OpenCV - การรู้จำป้ายทะเบียนรถด้วย OpenCV

 

## การรู้จำรูปแบบด้วย OpenCV: การรู้จำป้ายทะเบียนรถ

ในยุคที่เทคโนโลยีเข้าใกล้เราในทุกแง่มุมของชีวิต การรู้จำรูปแบบด้วยคอมพิวเตอร์ (Pattern Recognition) ได้กลายเป็นหนึ่งในเทคนิคที่สำคัญและถูกใช้ในหลากหลายด้าน หนึ่งในแอปพลิเคชันที่สร้างความสะดวกสบายและเพิ่มประสิทธิภาพในหลายอุตสาหกรรม คือการรู้จำป้ายทะเบียนรถ ซึ่งสามารถใช้ OpenCV และมีการผสมผสานอื่น ๆ เช่น การเรียนรู้เชิงลึก (Deep Learning) เข้ามาช่วยให้การรู้จำมีความแม่นยำและรวดเร็วยิ่งขึ้น

 

ทำความรู้จักกับ OpenCV

OpenCV (Open Source Computer Vision Library) เป็นไลบรารีโอเพนซอร์สที่ถูกออกแบบมาเพื่อการพัฒนาแอปพลิเคชันด้านการประมวลผลภาพและวิดีโอ โดยรองรับการทำงานร่วมกับภาษาโปรแกรมที่หลากหลาย เช่น Python, C++, และ Java ทำให้ OpenCV เป็นเครื่องมือที่เป็นที่นิยมในวงการพัฒนาซอฟต์แวร์ที่เกี่ยวข้องกับการประมวลผลภาพ

 

ขั้นตอนการรู้จำป้ายทะเบียนรถด้วย OpenCV

1. จับภาพและประมวลผลเบื้องต้น: การป้อนภาพรถยนต์ซึ่งอาจมาจากกล้องวงจรปิดหรือภาพถ่าย หลังจากนั้นให้นำภาพดังกล่าวมาทำการแปลงให้อยู่ในระดับสีเทา (Grayscale) เพื่อลดความซับซ้อนและขนาดของข้อมูล

    import cv2

    # โหลดภาพ
    image = cv2.imread('car.jpg')
    gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

2. การหาเอกลักษณ์ของป้าย: ใช้อัลกอริทึมต่าง ๆ ในการตรวจจับวัตถุที่มีลักษณะเป็นรูปสี่เหลี่ยมผืนผ้า ซึ่งอาจหมายถึงป้ายทะเบียนรถ โดยอาจใช้ Canny edge detection และ contour finding

    edges = cv2.Canny(gray, 100, 200)
    contours, _ = cv2.findContours(edges, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

    for contour in contours:
        approx = cv2.approxPolyDP(contour, 0.02 * cv2.arcLength(contour, True), True)
        if len(approx) == 4:
            # คาดเดาว่านี่อาจเป็นป้ายทะเบียน
            cv2.drawContours(image, [approx], 0, (0, 255, 0), 5)

3. การตัดและปรับภาพป้ายทะเบียน: เมื่อหาเจอขอบเขตของป้ายแล้ว การตัดเอาส่วนของภาพที่เป็นป้ายทะเบียนออกมา แล้วปรับหมุนให้ตรงเพื่อให้ง่ายต่อการอ่านตัวอักษรถัดไป

4. การรู้จำตัวอักษร: ใช้เทคนิค Optical Character Recognition (OCR) ผ่านไลบรารีเช่น Tesseract OCR ในการแปลงภาพตัวอักษรบนป้ายทะเบียนให้กลายเป็นข้อความ

    import pytesseract

    # บนภาพที่ครอบและปรับการหมุนแล้ว
    license_plate_text = pytesseract.image_to_string(cropped_image, config='--psm 11')

 

การประยุกต์ใช้ในภาคธุรกิจ

การรู้จำป้ายทะเบียนรถมีประโยชน์อย่างยิ่งในธุรกิจหลากหลายด้าน เช่น

- ระบบจอดรถอัตโนมัติ: ไม่จำเป็นต้องมีพนักงานหรือการติดต่อทางกายภาพ รถได้รับอนุญาตให้เข้าหรือออกตามการรู้จำป้ายทะเบียน - การควบคุมการเข้าออกในสถานที่ปลอดภัย: ระบบรู้จำป้ายทะเบียนช่วยรักษาความปลอดภัยในการเข้า-ออกของรถยนต์ในเขตที่มีข้อกำหนดการเข้มงวด - การตรวจสอบการเดินทางและการขนส่ง: สามารถติดตามและบันทึกข้อมูลการเดินทางของยานพาหนะ ซึ่งมีประโยชน์ในด้านโลจิสติกส์

 

ความท้าทายที่ต้องเผชิญ

- สภาวะแสงและเงา: การปรับปรุงภาพในสภาวะแสงที่ไม่คงที่หรือมีเงาบดบังอาจทำให้การรู้จำมีความผิดพลาดได้ - คุณภาพของป้ายทะเบียน: ป้ายทะเบียนที่มีความชำรุดหรือสกปรกอาจทำให้การอ่านทำได้ยากขึ้น

 

บทสรุป

ในโลกปัจจุบันที่เทคโนโลยีก้าวหน้าอย่างรวดเร็ว การรู้จำป้ายทะเบียนรถด้วย OpenCV แสดงให้เห็นถึงพลังของการประมวลผลภาพที่สามารถทำให้กระบวนการต่าง ๆ ในชีวิตประจำวันของเรามีความราบรื่นและปลอดภัยมากยิ่งขึ้น การศึกษาเพิ่มเติมในด้านการประมวลผลภาพและการรู้จำรูปแบบจะช่วยให้เราสามารถต่อยอดและสร้างนวัตกรรมที่มีประโยชน์ยิ่งขึ้นในอนาคต หากคุณสนใจในการพัฒนาทักษะการเขียนโปรแกรมในหัวข้อเหล่านี้ การศึกษาเพิ่มเติมที่สถาบันหรือโรงเรียนเช่น Expert-Programming-Tutor จะเป็นทางเลือกที่ดีในการเริ่มต้นการเรียนรู้อย่างมีประสิทธิภาพ

 

 

หมายเหตุ: ข้อมูลในบทความนี้อาจจะผิด โปรดตรวจสอบความถูกต้องของบทความอีกครั้งหนึ่ง บทความนี้ไม่สามารถนำไปใช้อ้างอิงใด ๆ ได้ ทาง EPT ไม่ขอยืนยันความถูกต้อง และไม่ขอรับผิดชอบต่อความเสียหายใดที่เกิดจากบทความชุดนี้ทั้งทางทรัพย์สิน ร่างกาย หรือจิตใจของผู้อ่านและผู้เกี่ยวข้อง

หากเจอข้อผิดพลาด หรือต้องการพูดคุย ติดต่อได้ที่ https://m.me/expert.Programming.Tutor/