Simple ANPR

Esse repositório contém um projeto de reconhecimento automático de placas veiculares, desenvolvido na disciplina Processamento de Imagens do curso de Ciência da Computação da UFRPE (2022.2).

Abordagens • Como Utilizar

Abordagens

• Abordagem baseada em Bordas
  • Filtro passa-baixa: Bilateral, Média, Mediana, Gaussiano.
  • Filtro passa-alta: Canny, Laplaciano, Sobel, Prewitt e DoG.
  • Estratégia para seleção e detecção de placa.

• Abordagem baseada em Textura
  • Transformada de Wavelet
  • Estratégia para seleção e detecção de placa.

• Abordagem Baseada em Classificadores
  • Redução de Ruídos: Non-Local Means + Filtro passa-baixa.
  • Dupla Binarização: Otsu + Adaptative Mean.
  • Estratégia para seleção de regiões de interesse.
  • Classificadores Probabilísticos para seleção da placa: Regressor Logístico, Processo Gaussiano, Árvores de Decisão.

Como Utilizar

Primeiro, devemos instalar as dependências e preparar o ambiente para execução dos códigos.

# Clonar o repositório
$ git clone https://github.com/SimpleANPR/anpr.git

# Acessar o repositório
$ cd anpr

# Configurar as dependências
$ python -m venv .venv
$ source .venv/bin/activate
$ pip install -e .

Depois, podemos acessar os Jupyter Notebooks:

• Entrega Final: contém a versão final das abordagens desenvolvidas.
• 2ª Entrega: contém uma entrega parcial com os filtros e processamentos implementados até aquele momento.

Equipe

• Mario Leandro Batista da Silva
  • Construiu a abordagem de detecção de placas veiculares baseada em Bordas.
• João Pedro Freire de Andrade
  • onstruiu a abordagem de detecção de placas veiculares baseada em Textura.
• Moésio Wenceslau da Silva Filho
  • Construiu a abordagem de detecção de placas veiculares baseada em Classificadores.