From 644c61e9fe4716ad3111c9af4d6e792eceb9031f Mon Sep 17 00:00:00 2001
From: "lamonov.pavel" <pavel.lamonov@sbps.ru>
Date: Mon, 21 Jul 2025 19:51:08 +0300
Subject: [PATCH] =?UTF-8?q?=D0=A1=D0=BA=D1=80=D0=B8=D0=BF=D1=82=20=D0=B4?=
 =?UTF-8?q?=D0=BB=D1=8F=20=D0=B2=D1=8B=D1=80=D0=B5=D0=B7=D0=B0=D0=BD=D0=B8?=
 =?UTF-8?q?=D1=8F=20VIN=20=D0=B8=D0=B7=20=D0=A1=D0=A2=D0=A1.?=
MIME-Version: 1.0
Content-Type: text/plain; charset=UTF-8
Content-Transfer-Encoding: 8bit

---
 scripts/detect_vin.py | 81 +++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++
 1 file changed, 81 insertions(+)
 create mode 100644 scripts/detect_vin.py

diff --git a/scripts/detect_vin.py b/scripts/detect_vin.py
new file mode 100644
index 0000000..3d7b02d
--- /dev/null
+++ b/scripts/detect_vin.py
@@ -0,0 +1,81 @@
+"""
+exec(open("scripts/detect_vin.py").read())
+"""
+
+from paddleocr import PaddleOCR
+import cv2
+import numpy as np
+import re
+
+def auto_rotate_image(image):
+    """Автоматически выравнивает повёрнутое изображение"""
+    # Конвертация в grayscale и бинаризация
+    gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
+    thresh = cv2.threshold(gray, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV + cv2.THRESH_OTSU)[1]
+    
+    # Нахождение контуров текстовых блоков
+    contours, _ = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
+    contours = sorted(contours, key=cv2.contourArea, reverse=True)[:5]
+    
+    # Вычисление угла поворота основных контуров
+    angles = []
+    for cnt in contours:
+        rect = cv2.minAreaRect(cnt)
+        angle = rect[-1]
+        if angle < -45:
+            angle = 90 + angle
+        angles.append(angle)
+    
+    # Медианный угол для устойчивости к выбросам
+    median_angle = np.median(angles)
+    
+    # Поворот изображения
+    (h, w) = image.shape[:2]
+    center = (w // 2, h // 2)
+    M = cv2.getRotationMatrix2D(center, median_angle, 1.0)
+    rotated = cv2.warpAffine(image, M, (w, h), flags=cv2.INTER_CUBIC, borderMode=cv2.BORDER_REPLICATE)
+    
+    return rotated
+
+# Основной процесс
+ocr = PaddleOCR(lang='en', use_textline_orientation=True)
+
+# Загрузка изображения
+image = cv2.imread("scripts/sts.jpg")
+
+# Автоматическое выравнивание
+aligned_image = auto_rotate_image(image)
+
+# Распознавание текста
+result = ocr.predict(aligned_image)
+
+# Поиск VIN
+vin_pattern = re.compile(r'^[A-HJ-NPR-Z0-9]{17}$')
+found_vin = None
+
+for ind, text in enumerate(result[0]["rec_texts"]):
+    if vin_pattern.match(text):
+        found_vin = text
+        bbox = result[0]["rec_boxes"][ind]
+        break
+    if found_vin:
+        break
+
+# Вырезание области VIN
+if found_vin:
+    # xs = [int(p[0]) for p in bbox]
+    # ys = [int(p[1]) for p in bbox]
+    
+    x_min, y_min = bbox[0], bbox[1]
+    x_max, y_max = bbox[2], bbox[3]
+
+    # Добавление запаса вокруг области
+    vin_region = aligned_image[
+        y_min:y_max,
+        x_min:x_max
+    ]
+
+    cv2.imwrite('scripts/vin_rotated_corrected.jpg', vin_region)
+    print(f"VIN найден: {found_vin}")
+else:
+    print("VIN не обнаружен после выравнивания")