Localizzazione ed estrazione di targhe automobilistiche da scene generiche
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1 Localizzazione ed estrazione di targhe automobilistiche da scene generiche Tesina per il corso di Visione e Percezione Sapienza - Università di Roma Demetrio Filocamo filocamodemetrio@gmail.com Luca Palmili l.palmili@gmail.com Silvia Magrelli silvia magrelli@libero.it Mario Caruso caruso.mario@gmail.com ABSTRACT This paper presents an approach to license plate detection and recognition, under different illumination conditions and various angles. The algorithm yields an estimation of the position of a plate in the image using feature analysis of connected components. We use K-Nearest-Neighbours for classifying plates based on three features: area/perimeter 2 ratio, width/height ratio and the number of big variations of intensity. After the position is determined, the plate area is cropped and eventually deskewed using Hough transform. The resulting image is enhanced through standard image processing functions, such us histogram equalization, sharpen filters and Otsu thresholding. The output of system it s a sequence of license plates (in the form of binary images) which could be easily recognized by an OCR algorithm. Keywords Otsu thresholding, connected components, Sobel filter, morphological operators, k-nearest neighbours classifiers, Hough transform. 1. INTRODUZIONE Il riconoscimento di targhe è un problema molto studiato e per il quale sono state proposte molte soluzioni. L aspetto che rende tale problema non banale è la variabilità delle condizioni ambientali di ripresa, del posizionamento dell ogget- Facoltà di Ingegneria - Corso di Laurea: Informatica Facoltà di Scienze Matematiche, Fisiche e Naturali - Corso di Laurea: Informatica Figure 1: Le tre tipologie di targhe italiane più recenti: a)dal 1985 al 1994 b)dal 1994 al 1999 c)dal 1999 ad oggi. to rispetto alla camera e ovviamente la complessità della scena. Durante il nostro lavoro abbiamo cercato di imporre meno restrizioni possibili sulle variabili di cui sopra per cercare di rendere il funzionamento il più generale possibile. Il nostro sistema è stato pensato per il riconoscimento di targhe automobilistiche italiane (fig.1), ma questa affermazione può essere estesa ad un insieme più ampio di targhe; abbiamo pensato infatti di descrivere una targa in base alle sue poprietà più evidenti e adottate in tutto il mondo, cioè la sua geometria ed il forte contrasto tra caratteri e sfondo. 2. STRUTTURA DEL SISTEMA Il sistema può essere distinto in due macro-fasi (fig.2): 1. Localizzazione: che consiste nell individuare le possibili targhe nell immagine in analisi; 2. Estrazione: che si occupa di estrapolare le targhe di cui sopra e renderle quanto più leggibili per un OCR. L approccio usato per la localizzazione delle targhe si basa sulla segmentazione dell immagine; per ogni segmento vengono estratte delle proprietà e, in base a queste, viene classificato come targa o meno. La fase di estrazione prende i segmenti riconosciuti come targa dal passo precedente e per ognuno di essi opera una ro-
2 Figure 2: Schema a blocchi del sistema tazione per rendere le targhe orizzontali, migliora la qualità dell immagine, trasforma l immagine in una in bianco e nero, ritaglia l immagine per ridurla ad una regione contenente i soli caratteri. 3. LOCALIZZAZIONE 3.1 Pre-processamento Il preprocessamento lavora sull immagine originale in RGB, la trasforma in scala di grigi e cerca di migliorarne la qualità. Il miglioramento viene effettuato tramite operazioni morfologiche sull immagine in grayscale; in particolare si usa l operatore top-hat (TH) che sottrae dall immagine l apertura della stessa e il suo duale: bot-hat (BH) che sottrae dalla chiusura dell immagine l immagine stessa. L operatore TH evidenzia i picchi metre l operatore BH evidenzia le valli dell intensità di grigio. L immagine enfatizzata (IE) viene calcolata a partire dall immagine I in questo modo: IE = (T H + I) BH L immagine enfatizzata quindi rafforza nettamente sia le aree molto chiare che quelle molto scure. 3.2 Segmentazione La fase di segmentazione cerca di individuare dei cluster nell immagine in scala di grigi. Facendo diverse prove abbiamo riscontrato che una segmentazione su due cluster è sufficiente ad evidenziare la targa dal resto degli elementi dell immagine ed inoltre è un operazione abbastanza rapida. La segmentazione avviene in questo modo: L immagine in scala di grigi viene trasformata in una in bianco e nero. Per fare ciò è indispensabile scegliere Figure 3: Segmentazione la soglia in maniera dinamica (una soglia fissa è impensabile a causa della variabilità dell illuminazione nelle differenti scene). Il metodo da noi utilizzato per scegliere dinamicamente la soglia è quello proposto da Otsu.(fig.3 a) L immagine in bianco e nero appena ottenuta viene poi dilatata. Questa operazione morfologica serve ad uniformare ulteriormente la regione (bianca) della targa, in sostanza permette di eliminare i caratteri neri presenti nella regione bianca (sfondo della targa). L inconvevniente che può accadere è che la targa venga unita ad altre componenti. (fig.3 b) Per risolvere quest ultimo problema si è deciso di evidenziare le parti dell immagine che contengono bruschi e ravvicinati cambiamenti di intensità. A tale scopo viene applicato un filtro Sobel verticale sull immagine in scala di grigio. (fig. 3 c) Sull immagine filtrata con Sobel si opera poi una dilatazione, per gli stessi motivi per cui viene fatta sull immagine sogliata con Otsu. Si ottiene così una nuova immagine in bianco e nero. (fig.3 d) Delle due immagini in bianco e nero si fa l AND logico, in questo modo si ottiene una nuova immagine in bianco e nero in cui le regioni clusterizzate sono compatte e potenzialmente contengono caratteri. (fig.3 e) L ultimo passo consiste nello scremare l immagine da tutte le regioni troppo piccole per essere targhe o comunque targhe riconoscibili. (fig.3 f)
3 elementi più vicini nello spazio delle features ad un training set. Knn è uno tra i tipi di apprendimento più semplici, la funzione è solo localmente approssimata e la computazione è demandata fino al momento della classificazione. K-nearest neighbours appartiene alla categoria dei classificatori non parametrici, ovvero non necessita di ipotesi sulla forma delle distribuzioni statistiche delle classi. Figure 4: Feature riguardante le variazioni di intensità di una targa (in questo caso il valore è 20). 3.3 Estrazione delle feature Una volta ottenuta un immagine segmentata in più regioni, si passa ad estrarre le misure fondamentali di queste ultime. Si analizzano in particolare delle misure che possano dare informazioni sulla forma rettangolare delle regioni e cioè: il rapporto tra area (A) e perimetro (P ) al quadrato: in una targa questo rapporto è costante a meno di piccole variazioni infatti se chiamiamo a e b i due lati di una targa essi sono in un certo rapporto c b = c a A = b a = c a 2 P = 2(b + a) = 2 a(c + 1) A P 2 = c a 2 4 a 2 (c + 1) 2 = c 4(c + 1) 2 il rapporto tra i due lati della targa deve essere costante: b = c a Oltre alle considerazioni sulla forma geometrica ne abbiamo fatta un altra sul contenuto della targa; una targa contiene infatti caratteri ad alto contrasto rispetto allo sfondo. Abbiamo ottenuto la misurazione di tale caratteristica nel seguente modo: La regione viene esaminata sotto forma di intensità, si traccia la linea mediana (rispetto all asse verticale) del bounding box che contiene la regione, si calcolano i minimi ed i massimi locali contenuti in questa riga, se la differenza tra un minimo/massimo e il massimo/minimo successivo è maggiore di una certa soglia (comunque alta) si incrementa un contatore; si procede così per tutte le coppie di massimi - minimi, alla fine la misura coincide con il valore del contatore (fig.4). 4. CLASSIFICAZIONE E APPRENDIMEN- TO 4.1 K-nearest neighbours Nell ambito del riconoscimento di modelli, K-nearest neighbours è un metodo di classificazione di istanze basato sugli 4.2 Apprendimento L apprendimento è supervisionato, infatti il training set viene costruito a partire da un insieme di immagini sulle quali l utente seleziona sia campioni positivi che negativi. Gli elementi appartenenti al training set sono vettori dello spazio delle feature ai quali è assegnata un etichetta in base alla classe di appartenenza. 4.3 Classificazione Nella fase di classificazione, i campioni test (la cui classe non è nota) sono presentati come vettori nello spazio delle feature. Viene calcolata la distanza, di solito quella distanza euclidea, tra tutti vettori di test e tutti i vettori del training set e vengono selezionati i k vettori di test più vicini all insieme dei campioni. Un punto dello spazio è assegnato ad una classe c se è l etichetta della classe più frequente tra i k campioni più vicini. Il principale svantaggio di questa tecnica è che le classi con esempi più frequenti influenzano maggiormente la previsione per il vettore da testare, poichè risultano più spesso come i k più vicini a causa del loro numero Selezione dei parametri La migliore scelta di k dipende dai dati; in genere valori alti di k riducono gli effetti del rumore sulla classificazione, ma rendono le distinzioni tra le classi meno nette. La precisione dell algoritmo può diminuire notevolmente per la presenza di features di rumore o non rilevanti, o se la scala delle feature non è consistente con la loro importanza. Un approccio particolarmenete comune è quello di usare algoritmi evolutivi per ottimizzare la scala delle feature. Un altro tipico approccio è quello di scalare le feature a seconda della mutua informazione tra i dati del training e le loro rispettive classi. Nei problemi in cui la classifficazione viene effettuata in base a due solo classi è utile scegliere un valore di k dispari Il nostro classificatore La nostra versione dell algoritmo calcola le distanze tra l insieme dei campioni test con tutti i vettori immagazzinati. Ciò è computazionalemte costoso, specie al crescere del training set. Proprio per questo motivo abbiamo cercato di mantenere le dimensioni del nostro training set abbastanza contenute. Il nostro classificatore segue l algoritmo K nearest neighbours nello spazio di feature estratte nel passo precedente (rappoto area/perimentro 2, al rapporto larghezza/altezza e al numero di cambiamenti di intensità). Ciascuna feature è
4 classificata in maniera distinta rispetto alle altre. Si è scelto di operare in questo modo piuttosto che calcolare la distanza in uno spazio tridimensionale per poter meglio mettere in evidenza l effetto di ogni particolare feature durante la classificazione. Poichè si è scelto di operare con trainig set di dimensioni moderate (circa 60 elementi), l insieme dei campioni risulterà avere del rumore e campioni positivi che a volte differiscono di poco da campioni negativi, dunque si adotta una certa flessibilità sul numero k dei vicini: anche istanze identificate come negative da KNN per un numero piccolo di elementi vengano a far parte dell insieme delle possibili targhe e nel caso subiscono ulteriori analisi da parte delle altre feauture nella cascata. Tale flessibilità è raggiunta usando due soglie che servono per riconsiderare eventuali vicini scartati. Figure 5: (a) Immagine prima della rotazione (viene evidenziata la linea più forte tra quelle individuate da Hough) (b) Immagine dopo la rotazione 4.4 Risultati Il classificatore basato su K nearest neighbours si comporta piuttosto bene riconoscendo il 90% delle targhe nei casi in cui è opportunamente addestrato, ad esempio selezionando come appartenenti all insieme delle istanze negative regioni estese e frastagliate. Vengono raramente individuati falsi positivi e falsi negativi, per ovviare a questo si può provare ad intervenire sulla soglia t per la selezione in base al numero delle variazioni di intensità. Il valore di K è scelto per default uguale a alla metà del numero di elementi ( positivi e negativi ) del training set. La soglia dei più vicini alta è utile per eliminare rumore, anche se poi viene data una seconda possibilità ad alcuni elementi dell insieme di test poichè potrebbero essere scartate regioni contenenti targhe. In pratica la politica adottata è quella di associare un grado di affidabilità a KNN non troppo elevato facendo esaminare i casi incerti ad altre feature. 4.5 Considerazioni La versatilità dell algoritmo K-NN ha permesso di studiare individualmente l effetto di ogni singola feature sulla classificazione e di poter selezionare la sequenza di valutazione migliore per ottenere buoni risultati sulla localizzazione della targa. Questo metodo può risultare opportuno per valutare la bontà di ulteriori features per la classificazione delle targhe. 5. RAFFINAMENTO LOCALIZZAZIONE TARGA ED ESTRAZIONE CARATTERI 5.1 Rotazione targa L immagine della targa individuata nel passo precedente viene ruotata utilizzando la trasformata di Hough. Viene trovata la linea più forte presente nell immagine, che nella stragrande maggioranza dei casi corrisponde a uno dei due bordi orizzontali della targa, o ad una linea parallela ad essi (ad es. la linea del paraurti). Viene calcolato l angolo che questa linea forma con l asse orizzontale, e l immagine viene ruotata di conseguenza (fig.5). 5.2 Miglioramento luminosità e contrasto immagine Figure 6: Immagine prima (a) e dopo l applicazione dei filtri. (c) Immagine binaria ottenuta tramite il threshold di Otsu. Per migliorare la leggibilità dei caratteri, l intesità dell immagine viene mappata su una scala di grigi in modo tale che l istogramma delle intensità si espanda su tutto il range dei valori, migliorandone il contrasto (fig.6 a,b) (fig.7). In seguito vengono enfatizzati i bordi dell immagine utilizzando un filtro di tipo unsharp. 5.3 Treshold adattivo Utilizzando il metodo di Otsu, viene selezionato il valore di threshold ottimale utilizzato per convertire l immagine in scala di grigi in un immagine binaria (fig.6 c). Il valore di threshold viene calcolato automaticamente dalla funzione graythresh di Matlab. Durante lo sviluppo del progetto, si è provato anche a calcolare un treshold adattivo manualmente, ma con scarsi risultati: gli esempi in proposito trovati in letteratura utilizzano infatti l assunzione comune che agli angoli dell immagine ci sia il colore di sfondo della targa. Tale assunzione nel nostro caso non può sussistere, a causa dell orientamento generale del nostro riconoscitore di targhe, che non fornisce un crop dettagliato sulla targa già in questo punto dell elaborazione (fig.8).
5 Figure 7: L istogramma dell intensità dell immagine prima (a) e dopo (b) il miglioramento del contrasto Figure 8: Nel caso di targa con colori conosciuti a priori, è facile calcolare un buon treshold adattivo assumento che ai corner dell immagine ci sia il colore di sfondo, migliorando anche il caso in cui la targa sia parzialmente in ombra. 5.4 Raffinamento localizzazione targa Il raffinamento della localizzazione della targa viene eseguito utilizzando due metodi distinti: uno per la localizzazione orizzontale, e l altro per la localizzazione verticale Localizzazione orizzontale I passi eseguiti in questa fase sono i seguenti: 1. A partire dall immagine binaria, viene individuata l area bianca più grande A, che dovrebbe corrispondere (a meno di falsi positivi) all area di sfondo della targa, o comunque, nei casi peggiori, ad un area che contiene la targa. 2. Si analizza l insieme E gli elementi neri all interno dell area A, che dovrà contenere anche i caratteri della targa. Gli elementi dell insieme E vengono filtrati in base alla loro altezza e al numero di pixel (sottoinsieme E ). Tra gli elementi dell insieme E viene calcolata l altezza più ricorrente h (a meno di un offset calcolato dinamicamente), che viene scelta come altezza di riferimento dei caratteri. Gli elementi dell insieme E che rispettano questa altezza sono scelti come potenziali caratteri (sottoinsieme E ). 3. Vengono calcolati il limite orizzontale superiore (u) e inferiore (d) che contiene gli elementi in E (fig.9 b). 4. Nei casi peggiori, alcuni caratteri nell insieme E risultano uniti con le aree nere del bordo superiore o inferiore. Per evitare ciò, le righe esterne ai limiti u e d vengono colorate di bianco. 5. Viene ripetuto il procedimento descritto al passo 2, per riconoscere un maggior numero di caratteri. Figure 9: (a) Immagine di partenza (b) Localizzazione orizzontale: ora il carattere C risulta diviso dal bordo superiore (c) Calcolo magnitudine dopo l applicazione del filtro di Sobel (d) Localizzazione orizzontale e verticale Localizzazione verticale La localizzazione verticale si basa sul grafico della magnitudine verticale dell immagine. La magnitudine verticale (orizzontale) è approssimata con il valore assoluto della somma
6 Figure 10: L immagine finale ottenuta con il riconoscimento dei caratteri all interno dell area A calcolata nel paragrafo. dei valori sulle colonne (righe) dell immagine trattata con un filtro di Sobel orizzontale (verticale). L utilizzo del filtro di Sobel orizzontale è particolarmente adatto per rifinire l area della targa: in presenza dei caratteri, le derivate orizzontali dell immagine hanno un valore maggiore (fig.9 c). 6. RISULTATI I risultati del nostro sistema sono abbastanza soddisfacenti. Vengono localizzate targhe italiane, e secondo alcuni test che abbiamo effettuato, anche targhe straniere. Talune volte compaiono dei falsi positivi che generalmente coincidono con scritte facilmente confondibili con targhe. I falsi negativi sono dovuti principalmente alla bassa risoluzione della targa. Comunque un addestramento migliore sicuramente migliora l efficacia del sistema. Presentiamo di seguito alcuni risultati: L intersezione dei limiti orizzontali e verticali ottenuti dal passo precedente dà un raffinamento A dell area della targa (fig.9 d). 5.5 Estrazione caratteri e risultato finale L estrazione dei caratteri viene effettuata analizzando gli elementi neri all interno dell area A, seguendo il procedimento indicato al passo due del paragrafo Se gli elementi riconosciuti sono 7, allora il risultato finale sarà un immagine binaria con 7 caratteri della targa senza eventuale rumore. In caso contrario, il risultato finale sarà un immagine binaria B derivata dal crop dell immagine binaria B ricavata nel paragrafo 5.3(fig.10). Figure 11: La grandezza della targa e la mancanza di rumore nell immagine permettono una localizzazione della targa e un estrazione dei caratteri ottimale. Figure 12: La grandezza della targa e la mancanza di rumore nell immagine permettono una localizzazione della targa e un estrazione dei caratteri ottimale.
7 Figure 16: La targa localizzata ha un area troppo piccola per permettere un estrazione dei caratteri corretta. Figure 13: In questo caso la localizzazione ha individuato due targhe, e l estrazione dei caratteri e buona nel caso di targa abbastanza grande, e appena sufficiente nel secondo caso. Figure 14: L immagine risulta troppo sfocata: l algoritmo fallisce gia nel passo della locallizzazione della targa. Figure 17: Anche nel caso di targa straniera la localizzazione e l estrazione dei caratteri e riuscita correttamente. Nell immagine sono presenti anche due falsi positivi, non riconosciuti nella fase di estrazione caratteri. Figure 15: Anche se l area della targa e molto ridotta, l elevato contrasto tra i caratteri permette un riconoscimento dei caratteri sufficiente.
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