腾讯云OCR车牌识别实践：从图片上传到车牌识别

news/2024/11/27 7:27:33/

在当今智能化和自动化的浪潮中，车牌识别（LPR）技术已经广泛应用于交通管理、智能停车、自动收费等多个场景。腾讯云OCR车牌识别服务凭借其高效、精准的识别能力，为开发者提供了强大的技术支持。本文将介绍如何利用腾讯云OCR车牌识别服务，结合Spring Boot框架实现一个车牌识别的完整实践，包括图片上传、车牌识别、结果返回及前端展示。

零元试用OCR

本文提要

  • 什么是腾讯云OCR车牌识别服务
  • 项目需求分析
  • 环境准备
  • 后端实现
    • 使用Spring Boot实现图片上传
    • 调用腾讯云OCR车牌识别API
    • 处理车牌识别结果
  • 前端实现
    • 图片上传与预览
    • 显示车牌识别结果
  • 总结与优化建议

1. 什么是腾讯云OCR车牌识别服务

车牌识别（License Plate Recognition, LPR）是一种基于图像处理和人工智能算法的技术，主要用于通过图片识别车牌信息。腾讯云OCR车牌识别API提供了便捷的接口，能够自动识别图片中的车牌信息，返回车牌号、车牌类型等相关数据，广泛应用于智能交通、自动停车系统、无人驾驶等领域。

腾讯云OCR车牌识别服务的主要特点：

  • 高准确率：能够精准识别车牌号，即便在不同光照、角度下也能够提供较高的识别率。
  • 支持多种车牌：支持国内车牌和部分国际车牌类型。
  • 云端计算：通过腾讯云强大的计算能力，提供高效的处理速度。

我们可以通过调用腾讯云提供的API，将车牌图片传送至云端进行识别，返回车牌信息，便于开发者在自己的项目中集成。

2. 项目需求分析

本项目的目标是创建一个基于Spring Boot的车牌识别应用，实现以下功能：

  • 用户通过Web界面上传车辆照片。
  • 系统调用腾讯云OCR车牌识别API，识别车牌信息。
  • 返回车牌号，并在页面上显示识别结果。

技术栈：

  • 前端：HTML、CSS、JavaScript、Bootstrap
  • 后端：Spring Boot（用于处理图片上传和API调用）
  • 腾讯云API：腾讯云OCR车牌识别API
  • 数据库：暂时不使用数据库，但可以扩展以存储识别的车牌号（例如，存入MySQL）

3. 环境准备

在开始编写代码之前，我们需要完成一些环境准备工作：

a. 注册腾讯云账号并开通OCR服务

  1. 访问腾讯云官网并注册账户：腾讯云官网.
  2. 登录后进入控制台，搜索“OCR车牌识别”，并开通API。
  3. 获取API密钥（SecretId和SecretKey），这将用于后端调用腾讯云OCR API。

b. 创建Spring Boot项目

我们可以使用Spring Boot快速创建一个Web应用来实现这个车牌识别功能。可以使用Spring Initializr（https://start.spring.io/）来创建项目。

  • 选择依赖：Spring Web、Spring Boot DevTools、Spring Boot Actuator（可选）。

c. 安装并配置腾讯云SDK

  • 安装腾讯云SDK：使用Maven管理依赖，编辑pom.xml文件：
		<!--# 版本在maven生效需要时间，如获取不到对应的版本，可以调低版本号--><dependency><groupId>com.tencentcloudapi</groupId><artifactId>tencentcloud-sdk-java-ocr</artifactId><version>3.1.1137</version></dependency>
  • 配置腾讯云API密钥：在application.properties文件中配置腾讯云API的密钥：
tencentcloud.secretId=your_secret_id
tencentcloud.secretKey=your_secret_key

4. 后端实现

a. 使用Spring Boot实现图片上传

我们将使用Spring Boot的MultipartFile来处理图片上传。创建一个ImageController类，负责接收前端上传的图片并保存。并调用腾讯云的车牌识别API。接收图片的Base64编码，将其发送到腾讯云OCR API进行车牌识别，并返回识别结果。

package com.example.demo.controller;import com.tencentcloudapi.common.AbstractModel;
import com.tencentcloudapi.common.Credential;
import com.tencentcloudapi.common.profile.ClientProfile;
import com.tencentcloudapi.common.profile.HttpProfile;
import com.tencentcloudapi.ocr.v20181119.OcrClient;
import com.tencentcloudapi.ocr.v20181119.models.LicensePlateOCRRequest;
import com.tencentcloudapi.ocr.v20181119.models.LicensePlateOCRResponse;
import org.springframework.stereotype.Controller;
import org.springframework.ui.Model;
import org.springframework.web.bind.annotation.*;
import org.springframework.web.multipart.MultipartFile;
import org.springframework.util.Base64Utils;
import org.springframework.web.servlet.mvc.support.RedirectAttributes;import javax.servlet.http.HttpSession;
import java.io.IOException;
import java.io.InputStream;
import java.nio.file.Files;
import java.nio.file.Path;
import java.nio.file.Paths;
import java.nio.file.StandardCopyOption;@Controller
public class ImageOCRController {// 图片存储路径private static final String UPLOAD_DIR = "src/main/resources/static/uploads/";@GetMapping("/")public String ocrPage() {return "ocr"; // 返回上传页面视图}// 图片上传接口@PostMapping("/api/image/upload")public String uploadImage(@RequestParam("file") MultipartFile file, HttpSession session) {try {// 确保上传目录存在Path uploadPath = Paths.get(UPLOAD_DIR);if (!Files.exists(uploadPath)) {Files.createDirectories(uploadPath);}// 获取文件输入流并存储文件Path filePath = uploadPath.resolve(file.getOriginalFilename());try (InputStream inputStream = file.getInputStream()) {Files.copy(inputStream, filePath, StandardCopyOption.REPLACE_EXISTING);}// 将上传的图片文件转换为Base64byte[] fileBytes = Files.readAllBytes(filePath);String base64Encoded = Base64Utils.encodeToString(fileBytes);// 实例化一个认证对象，入参需要传入腾讯云账户 SecretId 和 SecretKey，此处还需注意密钥对的保密// 代码泄露可能会导致 SecretId 和 SecretKey 泄露，并威胁账号下所有资源的安全性。以下代码示例仅供参考，建议采用更安全的方式来使用密钥，请参见：https://cloud.tencent.com/document/product/1278/85305// 密钥可前往官网控制台 https://console.cloud.tencent.com/cam/capi 进行获取Credential cred = new Credential("SecretId", "SecretKey");// 实例化一个http选项，可选的，没有特殊需求可以跳过HttpProfile httpProfile = new HttpProfile();httpProfile.setEndpoint("ocr.tencentcloudapi.com");// 实例化一个client选项，可选的，没有特殊需求可以跳过ClientProfile clientProfile = new ClientProfile();clientProfile.setHttpProfile(httpProfile);// 实例化要请求产品的client对象,clientProfile是可选的OcrClient client = new OcrClient(cred, "ap-beijing", clientProfile);// 实例化一个请求对象,每个接口都会对应一个request对象LicensePlateOCRRequest req = new LicensePlateOCRRequest();req.setImageBase64(base64Encoded);// 返回的resp是一个LicensePlateOCRResponse的实例，与请求对象对应LicensePlateOCRResponse resp = client.LicensePlateOCR(req);// 输出json格式的字符串回包System.out.println(AbstractModel.toJsonString(resp));session.setAttribute("color", resp.getColor());session.setAttribute("number", resp.getNumber());// 上传成功后，返回当前页面return "redirect:/";} catch (Exception e) {e.printStackTrace();return "Error uploading file";}}// 图片预览接口@GetMapping("/api/image/preview")public String previewImage(@RequestParam("fileName") String fileName) {try {Path filePath = Paths.get(UPLOAD_DIR, fileName);byte[] fileBytes = Files.readAllBytes(filePath);return "data:image/png;base64," + Base64Utils.encodeToString(fileBytes);} catch (IOException e) {e.printStackTrace();return "Error previewing file";}}
}

调试一下，看下接口返回值：

请在此添加图片描述

5. 前端实现

前端的任务是让用户上传图片，并显示车牌号。

a. 图片上传与预览

我们使用HTML和Bootstrap来创建一个简洁的上传界面。

<!DOCTYPE html>
<html lang="en" xmlns:th="http://www.w3.org/1999/xhtml">
<head><meta charset="UTF-8"><meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0"><title>车牌识别</title><!-- 引入Bootstrap CSS --><link href="https://cdn.jsdelivr.net/npm/bootstrap@5.3.0-alpha1/dist/css/bootstrap.min.css" rel="stylesheet" />
</head>
<body><div class="container mt-5"><h2 class="text-center mb-4">上传车牌</h2><!-- 图片上传表单 --><form method="post" enctype="multipart/form-data" action="/api/image/upload" id="uploadForm"><div class="mb-3"><label for="file" class="form-label">Choose an Image</label><input type="file" class="form-control" name="file" id="file" required></div><button type="submit" class="btn btn-primary w-100">Upload Image</button></form><!-- 图片预览 --><div id="previewContainer" class="text-center"><p th:text="${color}" class="text-center"></p><p th:text="${number}" class="text-center"></p></div><!-- 展示图片名称 --><div th:if="${session.color != null}"><h3 class="mt-4">识别结果</h3><p>车牌颜色: <span th:text="${session.color}"></span></p><p>车牌号码: <span th:text="${session.number}"></span></p></div>
</div><!-- 引入Bootstrap JS和Popper.js -->
<script src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/@popperjs/core@2.11.6/dist/umd/popper.min.js"></script>
<script src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/bootstrap@5.3.0-alpha1/dist/js/bootstrap.min.js"></script></body>
</html>

b. 显示车牌识别结果

当用户上传图片并完成车牌识别后，页面将自动显示车牌号。

    <div th:if="${session.color != null}"><h3 class="mt-4">识别结果</h3><p>车牌颜色: <span th:text="${session.color}"></span></p><p>车牌号码: <span th:text="${session.number}"></span></p></div>

6. 效果展示

请在此添加图片描述

请在此添加图片描述

7. 部署轻量云服务器

功能完成以后，我们可以将腾讯云OCR车牌识别功能打包部署到轻量云服务器（Lighthouse），可以实现车牌识别的服务化，并便于集成到其他应用中。

# 使用官方 OpenJDK 作为基础镜像
FROM openjdk:11-jre-slim
# 设置环境变量，避免容器内部日志缓冲
ENV SPRING_PROFILES_ACTIVE=prod
# 设置工作目录
WORKDIR /app
# 复制本地项目中的 JAR 文件到容器中
COPY target/ocr-demo-1.0.0.jar /app/ocr-demo.jar
# 容器启动时运行的命令，启动 Spring Boot 应用
CMD ["java", "-jar", "ocr-demo.jar"]
# 暴露应用运行的端口
EXPOSE 8080

请在此添加图片描述

8. 总结与优化建议

我们完成了一个基于腾讯云OCR车牌识别的应用，涵盖了图片上传、车牌识别、识别结果返回和前端展示等关键步骤。当然我们还有很多可以优化的功能点，例如：

  • 错误处理：当前实现中，上传图片或调用API时，错误信息只是简单地打印。可以进一步优化错误处理，提供更加友好的用户反馈。
  • 性能优化：车牌识别服务调用可能会引起一定的延迟，可以考虑在上传和识别过程中加入加载动画，提高用户体验。
  • 安全性：目前代码中的腾讯云API密钥是硬编码的，建议将其存储在更安全的位置，例如环境变量或配置文件中。

http://www.ppmy.cn/news/1550281.html

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