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Example Windev with Python para reconhecimento de placas de carros em um vídeo
Iniciado por Boller, 04,feb. 2025 11:21 - No hay respuesta
#1
Miembro registrado
4.521 mensajes
Publicado el 04,febrero 2025 - 11:21
Bonjour

Aqui está um exemplo completo do fluxo de veículos num vídeo capturando as suas placas, utilizando Python com as bibliotecas OpenCV, YOLOv8n e integração com a API do PlateRecognizer.

1. Pré-requisitos:

Certifique-se de ter as seguintes bibliotecas instaladas:

pip install ultralytics opencv-python requests

2. Código Completo:

import cv2
import requests
from ultralytics import YOLO
import time

# Configuração da API do PlateRecognizer
PLATE_RECOGNIZER_API_KEY = 'YOUR_API_KEY_HERE'
PLATE_RECOGNIZER_URL = 'https://api.platerecognizer.com/v1/plate-reader/'

# Função para reconhecer placa via API do PlateRecognizer
def recognize_plate(image_path):
with open(image_path, 'rb') as img_file:
response = requests.post(
PLATE_RECOGNIZER_URL,
files={'upload': img_file},
headers={'Authorization': f'Token {PLATE_RECOGNIZER_API_KEY}'}
)
return response.json()

# Inicializando o modelo YOLOv8n
model = YOLO('yolov8n.pt') # Use o modelo pré-treinado YOLOv8n

# Definindo o vídeo para análise
video_path = 'seu_video.mp4'
cap = cv2.VideoCapture(video_path)

# Armazenar veículos detectados para evitar duplicatas
detected_vehicles = set()
frame_count = 0

while cap.isOpened():
ret, frame = cap.read()
if not ret:
break

frame_count += 1

# Processar apenas 1 a cada 5 frames para eficiência
if frame_count % 5 == 0:
# Detecção de objetos no frame
results = model(frame)

for result in results:
boxes = result.boxes
for box in boxes:
cls_id = int(box.cls[0])
confidence = float(box.conf[0])

# Filtrar apenas veículos com confiança acima de 80%
if confidence > 0.80 and cls_id in [2, 3, 5, 7]: # IDs para carro, moto, caminhão
x1, y1, x2, y2 = map(int, box.xyxy[0])
cropped_vehicle = frame[y1:y2, x1:x2]

# Convertendo para string para verificar duplicatas
vehicle_id = f"{x1}_{y1}_{x2}_{y2}"

if vehicle_id not in detected_vehicles:
detected_vehicles.add(vehicle_id)

# Salvando a imagem do veículo detectado
timestamp = time.strftime("%Y%m%d-%H%M%S")
img_filename = f"vehicle_{timestamp}.jpg"
cv2.imwrite(img_filename, cropped_vehicle)

print(f"Veículo detectado e salvo como {img_filename}")

# Reconhecimento de placa via API
plate_data = recognize_plate(img_filename)
if plate_data.get('results'):
plate_number = plate_data['results'][0]['plate']
print(f"Placa detectada: {plate_number}")
else:
print("Nenhuma placa reconhecida.")

# Exibição opcional do vídeo com detecção
cv2.imshow('Detecção de Veículos', frame)
if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
break

cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

3. Explicação do Código:
1. Leitura do Vídeo:
O OpenCV é usado para abrir e ler o vídeo frame a frame.
2. Detecção de Veículos com YOLOv8n:
O modelo YOLOv8n detecta veículos nos frames. Apenas objetos com confiança superior a 80% e que correspondem a carros, caminhões ou motos são processados.
3. Armazenamento Inteligente:
Para evitar múltiplas detecções do mesmo veículo, o código utiliza um conjunto detected_vehicles para armazenar as coordenadas dos veículos detectados.
4. Reconhecimento de Placas com PlateRecognizer:
As imagens dos veículos detectados são enviadas para a API do PlateRecognizer, que retorna o número da placa. O número da placa (se detectado) é impresso no console.

4. Considerações Finais:
• API Key: Substitua 'YOUR_API_KEY_HERE' pela sua chave de API do PlateRecognizer.
• Melhorias Possíveis:
• Salvar resultados em um banco de dados para posterior análise.
• Melhorar o gerenciamento de duplicatas usando rastreamento de objetos.
• Adicionar logging avançado e tratamento de erros.

Agora, é só rodar o script e acompanhar a mágica acontecer!

Para rodar pelo Windev

Importe o arquivo e use essas informações

https://help.windev.com/en-US/…

https://help.windev.com/en-US/…

https://help.windev.com/en-US/…

https://help.windev.com/en-US/…

--
Adriano José Boller
______________________________________________
Consultor e Representante Oficial da
PcSoft no Brasil
+55 (41) 99949 1800
adrianoboller@gmail.com
skype: adrianoboller
http://wxinformatica.com.br/
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