Lecture de plaque d'immatriculation :: Fusée et luminaire

Pour faire suite à l’article du drone, j’ai suivi l’installation d’ALPR grace à OpenALPR (Automated License Plate Recognition)

Il faut :

Une raspberry pi avec jessie,

Une camera

Le plus simple également est de passer par VNC viewer en activant le VNC sur l’écran de configuration de la raspberry.

j’ai utilisé la procédure “Easy Way” qui fonctionne à partir de ce site

https://github.com/openalpr/openalpr/wiki/Compilation-instructions-(Ubuntu-Linux)

la façon “Easiest Way” ne marche pas dans mon cas (dommage).

les lignes de commande (ça prend bien 20 minutes … en particulier après le “make”)

<span class="pl-c"># Install prerequisites</span>
sudo apt-get install libopencv-dev libtesseract-dev git cmake build-essential libleptonica-dev
sudo apt-get install liblog4cplus-dev libcurl3-dev

<span class="pl-c"># If using the daemon, install beanstalkd</span>
sudo apt-get install beanstalkd

<span class="pl-c"># Clone the latest code from GitHub</span>
git clone https://github.com/openalpr/openalpr.git

<span class="pl-c"># Setup the build directory</span>
<span class="pl-c1">cd</span> openalpr/src
mkdir build
<span class="pl-c1">cd</span> build

<span class="pl-c"># setup the compile environment</span>
cmake -DCMAKE_INSTALL_PREFIX:PATH=/usr -DCMAKE_INSTALL_SYSCONFDIR:PATH=/etc ..

<span class="pl-c"># compile the library</span>
make

<span class="pl-c"># Install the binaries/libraries to your local system (prefix is /usr)</span>
sudo make install

<span class="pl-c"># Test the library</span>
wget http://plates.openalpr.com/h786poj.jpg -O lp.jpg
alpr lp.jpg<code></code>

Sur cette image, j’obtiens plate0: 10 results

EA7THE confidence: 91.0578
EA7TBE confidence: 84.133
EA7T8E confidence: 83.0083
EA7TRE confidence: 82.7869
EA7TE confidence: 82.5961
EA7TME confidence: 80.2908
EA7TH6 confidence: 77.0045
EA7THB confidence: 75.5779
EA7TH confidence: 74.6576
EA7TB6 confidence: 70.0797

ici, j’ai trouvé un code de détection https://www.gadgetdaily.xyz/raspberry-pi-motion-detection/

xxx

Attention au copier coller il faut modifier les guillemets de bmp et après file sinon, il y a une erreur

xxx

Ensuite, exécuter la commande :

sudo apt-get install python-picamera python-imaging-tk





import io
import os
import picamera
import time
from datetime import datetime
from PIL import Image

camera = picamera.PiCamera()

difference = 20
pixels = 100

width = 1280
height = 960

def compare():
   camera.resolution = (100, 75)
   stream = io.BytesIO()
   camera.capture(stream, format = ‘bmp’)
   stream.seek(0)
   im = Image.open(stream)
   buffer = im.load()
   stream.close()
   return im, buffer

def newimage(width, height):
   time = datetime.now()
   filename = “motion-%04d%02d%02d-%02d%02d%02d.jpg” % (time.year, time.month, time.day, time.hour, time.minute, time.second)
   camera.resolution = (width, height)
   camera.capture(filename)
   print “Captured %s” % filename

image1, buffer1 = compare()

timestamp = time.time()

while (True):

   image2, buffer2 = compare()

   changedpixels = 0
   for x in xrange(0, 100):
      for y in xrange(0, 75):
         pixdiff = abs(buffer1[x,y][1] - buffer2[x,y][1])
         if pixdiff > difference:
            changedpixels += 1

   if changedpixels > pixels:
      timestamp = time.time()
      newimage(width, height)

   image1 = image2
   buffer1 = buffer2

ça fonctionne bien et créé plein d’image à chaque détection de mouvement.

Reste plus qu’à relier les deux programmes …

voila ce que ça donne et ça marche

#ne marche qu'en python 2
 #programme qui integre alpr et motion detection
 import io
 import os
 import picamera
 import time
 from datetime import datetime
 from PIL import Image
 from openalpr import Alpr   #vient d'alpr

camera = picamera.PiCamera()

difference = 20

pixels = 100

width = 1280
 height = 960

def compare():
 camera.resolution = (100, 75)
 stream = io.BytesIO()
 camera.capture(stream, format = 'bmp')
 stream.seek(0)
 im = Image.open(stream)
 buffer = im.load()
 stream.close()
 return im, buffer

def newimage(width, height):
 time = datetime.now()
 filename = "motion-%04d%02d%02d-%02d%02d%02d.jpg" % (time.year, time.month, time.day, time.hour, time.minute, time.second)
 camera.resolution = (width, height)
 camera.capture(filename)
 print "Captured %s" % filename
#c'est ici qu'on intègre le code alpr
 alpr = Alpr("eu", "/home/pi/openalpr/config/openalpr.conf.defaults", "/home/pi/openalpr/runtime_data")
 if not alpr.is_loaded():
 print("Error loading OpenALPR")
 exit()   #sys.exit(1)

alpr.set_top_n(5)
 #alpr.set_default_region("md")

results = alpr.recognize_file(filename)

i = 0
 for plate in results['results']:
 i += 1
 print("Plate #%d" % i)
 print("   %12s %12s" % ("Plate", "Confidence"))
 for candidate in plate['candidates']:
 prefix = "-"
 if candidate['matches_template']:
 prefix = "*"

print("  %s %12s%12f" % (prefix, candidate['plate'], candidate['confidence']))

# Call when completely done to release memory
 alpr.unload()
#fin de l'insertion

image1, buffer1 = compare()
 imestamp = time.time()

while (True):

image2, buffer2 = compare()

changedpixels = 0
 for x in xrange(0, 100):
 for y in xrange(0, 75):
 pixdiff = abs(buffer1[x,y][1] - buffer2[x,y][1])
 if pixdiff > difference:
 changedpixels += 1

if changedpixels > pixels:
 timestamp = time.time()
 newimage(width, height)

image1 = image2
 buffer1 = buffer2

Voila le résultat en vidéo : voir la vidéo

ça fonctionne bien lorsque l’image est bonne et moins si la voiture se déplace.

Du coup, j’ai inverti dans une caméra un peu plus robuste pour voir si cela était plus performant.

Voila j’ai acheté la v2 (15euros sur mon site chinois)

Je vais d’abord tester l’image

du coup, pour ça, j’installe de quoi faire de la vidéo

raspivid -o video.h264 -t 10000

<code class=" language-bash"><span class="token function">raspivid -o video.h264 -t 10000</span></code> permet de prendre 10s de vidéo

Lecture de plaque d’immatriculation