如何用JS实现图片中车牌的自动识别与遮挡？

Question

**如何使用JavaScript实现图片中车牌的自动识别与遮挡？** 在Web端实现车牌识别与遮挡，通常需要结合前端图像处理与OCR技术。常见方案是使用TensorFlow.js或WebAssembly加载预训练模型进行车牌检测，再通过Canvas绘制矩形框或模糊效果遮挡车牌。核心问题包括：如何在JS中高效加载模型、如何准确识别车牌区域、以及如何对识别结果进行像素级遮盖。此外，性能优化和跨域图片处理也是关键难点。

Answer 1

一、概述：JavaScript实现车牌识别与遮挡的基本流程

在Web端实现车牌自动识别与遮挡，主要涉及图像处理、OCR技术以及前端模型推理。整体流程包括：

1. 图片加载与预处理
2. 使用JavaScript加载深度学习模型进行车牌检测
3. 对检测到的车牌区域进行坐标提取
4. 使用Canvas绘制矩形框或模糊效果遮挡车牌

二、核心技术选型分析

目前主流方案包括TensorFlow.js、ONNX Runtime Web、WASM（WebAssembly）等，适用于不同场景和性能需求。

技术	优点	缺点	适用场景
TensorFlow.js	支持GPU加速，API丰富	模型较大，加载较慢	复杂模型部署，如YOLOv5车牌检测
ONNX Runtime Web	轻量级，跨平台兼容好	社区资源较少	中低复杂度模型部署
WebAssembly (WASM)	高性能，接近原生执行速度	开发门槛高，调试困难	已有C/C++模型需移植至Web

三、关键步骤详解

1. 图片加载与预处理

为避免跨域问题，建议通过服务器代理加载图片，或使用CORS配置。

const img = document.getElementById('inputImage');
img.crossOrigin = 'anonymous';
  

2. 模型加载与推理

以TensorFlow.js为例，可加载YOLO系列目标检测模型进行车牌识别。

async function loadModel() {
  const model = await tf.loadGraphModel('model/yolo_v5s_web_model/model.json');
  return model;
}

async function detectPlates(model, image) {
  const tensor = tf.browser.fromPixels(image).resizeNearestNeighbor([640, 640]).toFloat().expandDims();
  const predictions = await model.executeAsync(tensor);
  // 处理输出结果，获取车牌坐标
  return processPredictions(predictions);
}
  

3. 车牌区域绘制与遮挡

使用HTML5 Canvas进行图像绘制，支持多种遮挡方式，如矩形覆盖、模糊处理等。

function drawBoxes(canvas, ctx, boxes) {
  boxes.forEach(box => {
    ctx.strokeStyle = '#FF0000';
    ctx.lineWidth = 3;
    ctx.strokeRect(box.x, box.y, box.width, box.height);
    // 可替换为高斯模糊或其他遮盖方式
  });
}
  

四、性能优化策略

• 使用Web Worker处理模型推理任务，避免阻塞主线程
• 启用tfjs-wasm版本，提升计算效率
• 对图片进行缩放处理，降低输入尺寸
• 利用缓存机制减少重复模型加载

五、系统架构流程图

mermaid
    graph TD
      A[用户上传图片] --> B[图片预处理]
      B --> C{是否跨域？}
      C -->|是| D[通过服务器代理加载]
      C -->|否| E[直接加载到Canvas]
      E --> F[加载预训练模型]
      F --> G[执行模型推理]
      G --> H[解析输出结果]
      H --> I[绘制车牌遮挡区域]
      I --> J[输出处理后图片]