Neste vídeo, ensino como fazer o processamento de imagem da leitura óptica dos caracteres da placa veicular com a ferramenta EasyOCR da JaindedAI. (License plate recognition). Também mostro como criar um loop para ler em mas imagens, redimensionar as fotos e a escrever / imprimir na foto original o texto reconhecido.
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O EasyOCR é uma biblioteca em Python para reconhecimento de caracteres criada e lançada pela JaidedAI, em 2020, com o intuito de ser acessível ao público, gratuito e de fácil implementação (JAIDEDAI, 2022). Ela suporta mais de oitenta línguas e, segundo Granatyr e Alves (2022), possui melhor desempenho em ambientes naturais comparada com o Tesseract.
Por ter sido baseada no Tesseract, o funcionamento de ambas é bem parecido: a estrutura funcional do EasyOCR começa pelos pré-processamentos da imagem, em seguida acontece o reconhecimento óptico dos caracteres, que também utiliza Rede Neural Recorrente para isso, e, por último, são realizados ajustes de pós-processamento para o posterior resultado final.
Essa biblioteca utiliza o PyTorch como manipulador. Desenvolvido em 2016 pelo setor de inteligência artificial do Facebook, que trocou o nome recentemente para Meta, o Pytorch é uma biblioteca para a linguagem Python projetada para uso em aplicações de visão computacional e processamento de linguagem natural (SIMPLILEARN, 2021). Ela é compatível com a CUDA (Compute Unified Device Architecture), que segundo sua desenvolvedora, Nvidia (2022), é uma aplicação destinada à computação paralela que permite que os programadores utilizem todo o poder de processamento das GPUs (Graphics Processing Unit - Unidade de Processamento Gráfico). Essa compatibilidade permite uma aceleração no processamento das imagens, neste caso, na detecção do texto.
Uma aplicação do EasyOCR pode ser na detecção de textos em placas de sinalização de trânsito. O sistema apresenta como resultado os textos encontrados e suas coordenadas de localização.
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Негізгі бет Como fazer a leitura óptica dos caracteres da placa veicular com EasyOCR
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