🚗 Sistema de Reconhecimento de Placas - Autorização de Veículos

Sistema inteligente de reconhecimento automático de placas veiculares com interface gráfica moderna, integrado ao Google Sheets para validação de veículos autorizados em tempo real.

📋 Descrição do Projeto

Este sistema utiliza Computer Vision e OCR (Optical Character Recognition) para:

Detectar e extrair automaticamente números de placas de veículos em imagens
Validar se a placa reconhecida está autorizada através de consulta ao Google Sheets
Apresentar resultado visual através de interface gráfica moderna e intuitiva
Processar imagens em diversos formatos (JPG, JPEG, PNG, BMP, WEBP)

🎯 Casos de Uso

Controle de acesso em condomínios, empresas e estacionamentos
Monitoramento de frotas autorizadas com controle de status
Segurança predial com validação automática de veículos ativos
Gestão de estacionamentos com controle de inadimplência
Administração condominial com bloqueio automático de inadimplentes

🛠️ Tecnologias Utilizadas

Backend e Processamento

Python 3.8+ - Linguagem principal
OpenCV - Processamento de imagens e computer vision
Pytesseract - OCR para extração de texto das placas
NumPy - Operações matemáticas e manipulação de arrays

Interface Gráfica

Tkinter - Interface gráfica nativa do Python
TTK - Componentes modernos para interface

Integração e APIs

Google Sheets API - Armazenamento e consulta de placas autorizadas
gspread - Cliente Python para Google Sheets
oauth2client - Autenticação com Google APIs

Utilitários

Pillow (PIL) - Manipulação adicional de imagens
Colorama - Formatação colorida de saídas no terminal

📁 Estrutura do Projeto

plaque-detection-python-computer-vision/
├── README.md                   # Documentação do projeto
├── requirements.txt            # Dependências Python
├── LICENSE                     # Licença do projeto
├── .gitignore                 # Arquivos ignorados pelo Git
├── venv/                      # Ambiente virtual Python
└── src/                       # Código fonte
    ├── app_gui.py            # Aplicação principal com interface gráfica
    ├── credenciais.json      # Credenciais do Google Sheets (não versionado)
    └── lib/                  # Bibliotecas auxiliares
        ├── filters.py        # Filtros de processamento de imagem
        └── format_output.py  # Formatação de saídas

🚀 Instalação e Configuração

1. Clone do Repositório

git clone https://github.com/felipedpaula/plaque-detection-python-computer-vision.git
cd plaque-detection-python-computer-vision

2. Configuração do Ambiente Virtual

python3 -m venv venv
source venv/bin/activate  # Linux/Mac
# ou
venv\Scripts\activate     # Windows

3. Instalação de Dependências

pip install -r requirements.txt

4. Instalação do Tesseract OCR

Ubuntu/Debian:

sudo apt-get update
sudo apt-get install tesseract-ocr
sudo apt-get install libtesseract-dev

macOS:

brew install tesseract

Windows:

Baixe o instalador em: https://github.com/UB-Mannheim/tesseract/wiki
Instale e adicione ao PATH do sistema
Configure a variável de ambiente TESSERACT_CMD

5. Configuração do Google Sheets

5.1 Criar Projeto no Google Cloud Console

Acesse Google Cloud Console
Crie um novo projeto
Ative as APIs: Google Sheets API e Google Drive API

5.2 Criar Conta de Serviço

Vá em IAM & Admin > Service Accounts
Clique em Create Service Account
Preencha os dados e clique em Create and Continue
Em Keys, clique em Add Key > Create New Key
Escolha formato JSON e baixe o arquivo

5.3 Configurar Credenciais

Renomeie o arquivo baixado para credenciais.json
Mova para a pasta src/ do projeto
No Google Sheets, compartilhe sua planilha com o email da conta de serviço

5.4 Estrutura da Planilha

Sua planilha deve ter a seguinte estrutura:

| A (id) | B (placa)  | C (marca)     | D (modelo) | E (responsavel)  | F (status)     |
|--------|------------|---------------|------------|------------------|----------------|
| 1      | ABC1A23    | Ford          | Fiesta     | João Silva       | ativo          |
| 2      | XYZ9B87    | Chevrolet     | Onix       | Maria Oliveira   | ativo          |
| 3      | JKL2C34    | Toyota        | Corolla    | Pedro Andrade    | inadiplente    |
| 4      | RST7D56    | Honda         | Civic      | Ana Souza        | ativo          |
| 5      | MNO5E67    | Hyundai       | HB20       | Lucas Pereira    | ativo          |
| 6      | FJB4E12    | Nissan        | Kicks      | Sofia Costa      | inadiplente    |
| 7      | PLA0000    | Jeep          | Compass    | Bruno Almeida    | ativo          |
| 8      | BRAOS17    | Volkswagen    | Polo       | Carolina Lima    | ativo          |
| 9      | FUN-0972   | Fiat          | Argo       | Fernanda Santos  | inadiplente    |
| 10     | BRA2E19    | Renault       | Kwid       | Rafael Mendes    | ativo          |

Importante:

As placas devem estar na coluna B (segunda coluna)
O sistema verifica apenas veículos com status "ativo" para autorização
Placas com status "inadiplente" são automaticamente negadas

🎮 Como Usar

Execução do Sistema

cd src/
source ../venv/bin/activate
python app_gui.py

Interface do Usuário

1. Tela Principal

Header com título do sistema
Card de upload para seleção de imagem
Área de análise com botão de processamento
Card de resultado com status da validação

2. Fluxo de Uso

Selecionar Imagem: Clique em "SELECIONAR IMAGEM" e escolha uma foto da placa
Analisar: Clique em "ANALISAR PLACA" para iniciar o processamento
Resultado: Visualize se a placa está AUTORIZADA ou NÃO AUTORIZADA

3. Tipos de Resultado

✅ AUTORIZADA: Placa encontrada na lista do Google Sheets com status "ativo"
❌ NÃO AUTORIZADA: Placa não encontrada na lista ou com status "inadiplente"
⚠️ ERRO: Problemas na leitura da imagem ou OCR

🔧 Arquitetura Técnica

Fluxo de Processamento

graph TD
    A[Usuário seleciona imagem] --> B[Carregamento com OpenCV]
    B --> C[Aplicação de filtros]
    C --> D[Conversão para escala de cinza]
    D --> E[Aplicação de threshold]
    E --> F[OCR com Pytesseract]
    F --> G[Limpeza do texto extraído]
    G --> H[Consulta ao Google Sheets]
    H --> I[Validação da placa]
    I --> J[Exibição do resultado]

Componentes Principais

1. PlateRecognitionGUI (Classe Principal)

Gerencia toda a interface gráfica
Controla o fluxo de processamento
Integra com Google Sheets

2. Processamento de Imagem (`lib/filters.py`)

def get_grayscale(image):
    """Converte imagem para escala de cinza"""
    
def thresholding(image):
    """Aplica threshold binário para melhorar OCR"""

3. OCR e Validação

def scan_plate(image):
    """Extrai texto da placa usando Pytesseract"""
    
def validate_plate(plate_number):
    """Valida placa contra lista do Google Sheets (apenas status 'ativo')"""

Lógica de Validação

Extração: OCR extrai texto da placa da imagem
Normalização: Remove hífens, espaços e converte para maiúsculas
Consulta: Busca a placa na planilha do Google Sheets
Verificação de Status: Aceita apenas veículos com status "ativo"
Resultado: Retorna AUTORIZADA (ativo) ou NÃO AUTORIZADA (inexistente/inadiplente)

Configurações do OCR

Blacklist: Remove caracteres minúsculos e símbolos
PSM 6: Modo de segmentação para bloco de texto uniforme
Limpeza: Remove tudo exceto letras maiúsculas e números

Componentes Visuais

Header: Título e subtítulo do sistema
Upload Card: Área de seleção de imagem com preview
Analysis Card: Botão de processamento com barra de progresso
Result Card: Exibição do resultado da análise

📝 Dependências (requirements.txt)

opencv-python==4.8.1.78
pytesseract==0.3.10
gspread==5.11.3
oauth2client==4.1.3
numpy==1.24.3
Pillow==10.0.1
colorama==0.4.6

🔒 Segurança

Arquivos Sensíveis

credenciais.json está no .gitignore
Não commitar chaves de API
Usar conta de serviço com permissões mínimas

Boas Práticas

Ambiente virtual isolado
Validação de entrada de dados
Tratamento de exceções
Logs de erro estruturados

🚨 Solução de Problemas

Erro: "No module named 'lib.filters'"

# Certifique-se de executar da pasta src/
cd src/
python app_gui.py

Erro: "Tesseract not found"

# Ubuntu/Debian
sudo apt-get install tesseract-ocr

# Verificar instalação
tesseract --version

Erro: "Google Sheets connection failed"

Verifique se credenciais.json está em src/
Confirme se as APIs estão ativadas
Verifique se a planilha foi compartilhada com a conta de serviço

Erro: "Permission denied"

# Ativar ambiente virtual
source venv/bin/activate

# Verificar permissões
ls -la src/

🤝 Contribuição

Fork o projeto
Crie uma branch: git checkout -b feature/nova-funcionalidade
Commit: git commit -m 'Adiciona nova funcionalidade'
Push: git push origin feature/nova-funcionalidade
Abra um Pull Request

👨‍💻 Autor

Felipe Paula

GitHub: @felipedpaula
LinkedIn: Felipe Paula

Name		Name	Last commit message	Last commit date
Latest commit History 5 Commits
src		src
.gitignore		.gitignore
README.md		README.md
requirements.txt		requirements.txt

felipedpaula/plate-detection-python-computer-vision

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