[파이썬] 컴퓨터 비전을 활용한 자동차 번호판 인식

05 Sep 2023

python

소개

컴퓨터 비전은 이미지나 비디오에서 패턴, 특징 및 개체를 인식하고 해석하기 위해 컴퓨터를 사용하는 기술입니다. 이 기술은 자율 주행 자동차, 보안 시스템, 보행자 탐지 등 다양한 응용 분야에서 사용됩니다. 이번 블로그에서는 파이썬과 OpenCV를 사용하여 자동차 번호판을 인식하는 방법에 대해 알아보겠습니다.

필요한 패키지 설치하기

먼저, OpenCV와 numpy 패키지를 설치해야 합니다. 다음 명령어를 사용하여 패키지를 설치합니다.

pip install opencv-python
pip install numpy

이미지 불러오기

자동차 번호판 인식을 위해 먼저 이미지를 불러와야 합니다. 다음 코드를 사용하여 이미지를 불러옵니다.

import cv2

# 이미지 파일 경로
image_path = 'car_plate.jpg'

# 이미지 파일 로드
image = cv2.imread(image_path)

# 이미지를 흑백으로 변환
gray_image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

자동차 번호판 인식

이제 불러온 이미지에서 자동차 번호판을 인식하는 과정을 시작합니다. OpenCV를 사용하여 이미지에서 번호판을 검출하는 다음 코드를 사용합니다.

import cv2

# 이미지 파일 경로
image_path = 'car_plate.jpg'

# 이미지 파일 로드
image = cv2.imread(image_path)

# 이미지를 흑백으로 변환
gray_image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 번호판 검출을 위해 Haar Cascade 분류기 사용
plate_cascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_russian_plate_number.xml')

# 번호판 검출
plates = plate_cascade.detectMultiScale(gray_image)

for (x, y, w, h) in plates:
    # 번호판 경계 상자 그리기
    cv2.rectangle(image, (x, y), (x+w, y+h), (0, 255, 0), 2)

# 결과 이미지 저장
cv2.imwrite('result.jpg', image)

결과 확인하기

위 코드에서 번호판을 검출한 결과를 확인할 수 있습니다. result.jpg 파일로 저장된 이미지를 확인하여 자동차 번호판이 인식되었는지 확인할 수 있습니다.

결론

컴퓨터 비전을 활용한 자동차 번호판 인식은 파이썬과 OpenCV를 사용하여 간단히 구현할 수 있는 기술입니다. 이를 통해 자율 주행 자동차나 보안 시스템 등 다양한 응용 분야에서 유용하게 활용될 수 있습니다.